Quantile Loss
Pinball Loss
tau를 바꾸면 과소예측과 과대예측의 기울기가 달라집니다. 실제값과 예측값을 조절하며 현재 residual이 어느 쪽 페널티를 받는지 확인해보세요.
loss definition
L_{\tau}(y, q)=
\begin{cases}
\tau(y-q), & y \ge q \\
(1-\tau)(q-y), & y < q
\end{cases}
Residual y - q
10
Pinball Loss
8.00
과소예측 계수
0.80
과대예측 계수
0.20
실제값이 예측값보다 크므로 과소예측입니다. 이 구간의 기울기는 tau입니다.
Residual에 따른 손실 곡선
loss curve
current residual
overforecast
underforecast
tau가 커질 때 오른쪽 구간의 기울기가 커져 과소예측을 더 크게 벌점화합니다.
tau가 작아질 때 왼쪽 구간의 기울기가 커져 과대예측을 더 크게 벌점화합니다.