Rcpp伽玛积分

Question

我正在尝试将使用伽玛函数（来自双输入）的原始 R 函数重写为 (R)cpp。下面是原始出处。与 sourceCpp 进行比较时，会出现以下错误 "no matching function for call to 'gamma(Rcpp::traits::storage_type(<14>:.type)'"

gamma 函数应该放在 sugar 中（如下面的平均值），所以我希望可以很容易地调用它。

#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

你把这件事搞得太复杂了，因为 Rcpp Sugar 的重点是工作矢量化。所以下面的编译也是如此：

#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，你没有提供任何测试数据，所以我不知道这个计算是否正确。此外，因为您的 R 表达式已经矢量化，所以不会快很多。

最后，您的编译错误可能是由于 Sugar 函数 gamma() 需要一个 Rcpp 对象而您提供了 double.

Rcpp伽玛积分

Rcpp gamma integral

r

rcpp

gamma-function