线性回归损失函数名称

线性回归中常用的损失函数是均方误差（Mean Squared Error，MSE）。均方误差是通过计算预测值与真实值之间的差异的平方来衡量模型的性能。它的数学表达式为：

MSE = (1/n) * Σ(yi - ŷi)^2

其中，n是样本数量，yi是真实值，ŷi是模型的预测值。均方误差越小，表示模型的预测结果与真实值越接近。

相关问题

线性回归损失函数mse

线性回归的损失函数通常使用均方误差（Mean Squared Error, MSE）来表示。MSE 是预测值与真实值之间差值的平方的平均值，它的数学表达式如下：

MSE = (1/n) * Σ(y_pred - y_true)^2

其中，n 表示样本数量，y_pred 表示模型的预测值，y_true 表示真实值。MSE 越小表示模型的预测结果与真实值之间的误差越小，模型的性能越好。在线性回归中，我们的目标就是要最小化 MSE，找到最优的模型参数。

多元线性回归损失函数的选择

多元线性回归中常用的损失函数有均方误差（Mean Squared Error，MSE）和平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）。

1. 均方误差（MSE）是最常用的损失函数之一。它计算预测值与实际值之间的差异的平方，并求取平均值。MSE的公式如下：

   MSE = (1/n) * sum((y_pred - y_actual)^2)

其中，n是样本数量，y_pred是预测值，y_actual是实际值。MSE越小，表示模型的拟合效果越好。

2. 平均绝对误差（MAE）是另一种常用的损失函数。它计算预测值与实际值之间的差异的绝对值，并求取平均值。MAE的公式如下：

   MAE = (1/n) * sum(abs(y_pred - y_actual))

MAE衡量了预测值与实际值之间的平均绝对差异。与MSE相比，MAE对异常值更加鲁棒。

选择损失函数需要根据具体问题和模型的要求来决定。如果对异常值比较敏感，可以选择MAE作为损失函数；如果对异常值不敏感，可以选择MSE作为损失函数。