TensorFlow自定义损失函数来预测商品销售量
在预测商品销量时,如果预测多了(预测值比真实销量大),商家损失的是生产商品的成本;而如果预测少了(预测值比真实销量小),损失的则是商品的利润。因为一般商品的成本和商品的利润不会严格相等,比如如果一个商品的成本是1元,但是利润是10元,那么少预测一个就少挣10元;而多预测一个才少挣1元,所以如果神经网
在预测商品销量时,如果预测多了(预测值比真实销量大),商家损失的是生产商品的成本;而如果预测少了(预测值比真实销量小),损失的则是商品的利润。因为一般商品的成本和商品的利润不会严格相等,比如如果一个商品的成本是1元,但是利润是10元,那么少预测一个就少挣10元;而多预测一个才少挣1元,所以如果神经网
这个自定义损失函数的背景:(一般回归用的损失函数是MSE, 但要看实际遇到的情况而有所改变)我们现在想要做一个回归,来预估某个商品的销量,现在我们知道,一件商品的成本是1元,售价是10元。如果我们用均方差来算的话,如果预估多一个,则损失一块钱,预估少一个,则损失9元钱(少赚的)。显然,我宁愿预估多了
实现代码如下: --销售冠军 --问题:在公司中,老板走进来,要一张每个地区销量前3名的销售额与销售员的报表 --- create table salesdetail ( Area int not null, Saler nvarchar(20) not null, SalerId int not