使用 SPU 实现 brier_score_loss 函数

[Yeekin-GYJ]

此 ISSUE 为 隐语开源共建计划（SecretFlow Open Source Contribution Plan，简称 SF OSCP）Phase 4 任务 ISSUE，欢迎社区开发者参与共建～

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• 更多任务，可查看 「OSCP Phase4 Season of Dev」Project

This ISSUE is one of the tasks of the SecretFlow Open Source Contribution Plan (referred to as SF OSCP) Phase 4. Welcome to join us in building it together!

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• For more tasks, you can check the "OSCP Phase4 Season of Dev" Project.

任务介绍

• 任务名称： 使用 SPU 实现 brier_score_loss 函数
• 技术方向： SPU/SML
• 任务难度： 热身🌟
• 任务期望时间： 2周

详细要求

• 安全性： 无 reveal
• 功能性： 实现 sklearn 中功能全集
• 收敛性： 包含 simulator 跑出的实验数据并且证明收敛/正确性
• 代码规范： Python 代码需要使用 black+isort 进行格式化（流水线包含代码规范检查卡点）
• 提交说明： 关联该 isuue 并提交代码至 https://github.com/secretflow/spu/tree/main/sml （具体目录位置请与reviewer讨论）
• 特殊说明： 若某个特性有特殊的限制，如需要 FM128，需要更多 fxp 等需要在注释文档中明确说明

能力要求

• 熟悉经典的机器学习算法
• 熟悉 JAX 或 NumPy，可以使用 NumPy 实现算法

操作说明

• 可参考：
  ○ https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.brier_score_loss.html
• 操作指引： https://www.secretflow.org.cn/docs/spu/latest/en-US/getting_started/tutorials/develop_your_first_mpc_application
• 范例： https://github.com/secretflow/spu/blob/main/sml/linear_model/simple_sgd.py
• 可参考隐语 MOOC 2期视频：
  ○ https://www.bilibili.com/video/BV1ba4y1S73z/?spm_id_from=333.788
  ○ https://www.bilibili.com/video/BV1Qe411D7MG/?spm_id_from=333.788
• 贡献指引文档： https://github.com/secretflow/spu/blob/main/sml/development.md

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[JiangCodeLab]

JiangCodeLab Give it to me

[Candicepan]

JiangCodeLab Give it to me

Hello! Congratulations on successfully claiming this task, and thank you for your support of the OSCP! Please complete your contribution within two weeks, otherwise, the task will be released. If you have any questions, please let us know. 😄

恭喜你成功认领了该任务，感谢对 OSCP 的支持～请在 2周内完成该任务贡献，否则，该任务将会被释放哦～如果你有任何疑问，请告知我们～😄