Ի՞նչ է pinball կորուստը։

Pinball կորուստը այն կորուստային ֆունկցիան է, որը օգտագործվում է կանխատեսումների որակը գնահատելու համար քվանտիլային ռեգրեսիայի խնդիրներում: Այն թույլ է տալիս մոդելավորել ոչ միայն միջին արժեքը, այլ նաև նպատակային փոփոխականի տարբեր քվանտիլները, ինչը հատկապես օգտակար է անորոշությամբ պայմանավորված ժամանակային շարքերի համար:

Անհատականորեն, ( \tau \in (0,1) ) մակարդակով քվանտիլին և սխալ ( e = y - \hat{y} ), pinball կորուստը սահմանվում է որպես՝

[ L_\tau(e) = \begin{cases} \tau e, & e \geq 0 \ (\tau - 1) e, & e < 0 \end{cases} ]

Սա նշանակում է, որ մի կողմի սխալները ավելի խիստ պատժվում են, քան մյուսը, ինչը թույլ է տալիս մոդելին սովորել կանխատեսել նշված քվանտիլը:

Օգտագործման օրինակ՝ եթե ( \tau = 0.9 ), մոդելը սովորում է կանխատեսել բաշխման 90-րդ տոկոսը, ապահովելով կանխատեսման վերին սահմանը 90% հավանականությամբ։