Rcppγ积分

Question

我试图重写为(R)cpp，一个原始的R函数，利用伽马函数(从双输入)。在原始源下面。当与'gamma(Rcpp::traits::storage_type(<14>:.type)'“进行复合时，会出现以下错误：”对sourceCpp的调用没有匹配函数

伽马函数应该放在糖中(按下面的平均值计算)，所以我认为应该很容易调用。

#include <Rcpp.h>
#include <math.h>
using namespace Rcpp;


// original R function
// function (y_pred, y_true) 
// {
//   eps <- 1e-15
//   y_pred <- pmax(y_pred, eps)
//   Poisson_LogLoss <- mean(log(gamma(y_true + 1)) + y_pred - 
//     log(y_pred) * y_true)
//   return(Poisson_LogLoss)
// }


// [[Rcpp::export]]
double poissonLogLoss(NumericVector predicted, NumericVector actual) {
  NumericVector temp, y_pred_new;
  double out; 
  const double eps=1e-15;

  y_pred_new=pmax(predicted,eps);
  long n = predicted.size();
  for (long i = 0; i < n; ++i) {
    temp[i] = log( gamma(actual[i]+1)+y_pred_new[i]-log(y_pred_new[i])*actual[i]);
  }

  out=mean(temp); // using sugar implementation
  return out;
}

Answer 1

您使这太复杂了，因为Rcpp糖的工作是矢量化的。因此，以下内容也会编译：

#include <Rcpp.h>
#include <math.h>
using namespace Rcpp;

// [[Rcpp::export]]
double poissonLogLoss(NumericVector predicted, NumericVector actual) {
  NumericVector temp, y_pred_new;
  double out; 
  const double eps=1e-15;

  y_pred_new=pmax(predicted,eps);
  temp = log(gamma(actual + 1)) + y_pred_new - log(y_pred_new)*actual;
  out=mean(temp); // using sugar implementation
  return out;
}

现在，您没有提供任何测试数据，因此我不知道计算是否正确。另外，因为你的R表达式已经向量化了，这不会更快。

最后，您的编译错误可能是因为Sugar函数gamma()需要一个Rcpp对象，而您提供了一个double。