コンビニ商品の売上予測

気象シミュレーションデータから、各商品が何個売れるか当ててみよう!

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Acepilot Post#1

mean_pinball_lossの動作確認で q = 0.5 は MAEに等しいらしいですが、値が一致しません。

MAEの値もおかしいと思いますが、どうでしょうか?


sample code
from sklearn.metrics import mean_pinball_loss
from sklearn.metrics import median_absolute_error

import sklearn as sk
print(f'{sk.version = }')
print()

y_true = [ 3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]

for q in [0.01, 0.1, 0.5, 0.9, 0.99]:
loss = mean_pinball_loss(y_true, y_pred, alpha=q)
print(f'{q=}, {loss=}')
print()

mae = median_absolute_error(y_true, y_pred)
print(f'MAE(0.5) = {mae: .4f}')


output
sk.version = '1.1.3'

q=0.01, loss=0.3725
q=0.1, loss=0.35
q=0.5, loss=0.25
q=0.9, loss=0.15
q=0.99, loss=0.1275

MAE(0.5) = 0.5000

Icon18
tanuking0

q=0.5だと係数0.5がかかるので、上記で動作はあっていると思います。

this loss is equivalent to Mean absolute error when alpha=0.5, alpha=0.95 is minimized by estimators of the 95th percentile.を読まれて同値と捉えられているのかなと想像しますが、equivalent=同値という意味ではないみたいです。
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.mean_pinball_loss.html
https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/23612

Aws4 request&x amz signedheaders=host&x amz signature=57ece47a78662a2fb3ada9ae488085ad18a4ae21076ca12e86f0fb19ed6762f4
acepilot

equivalent = 同等な ですね。ありがとうございます。

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