线性回归的损失函数是什么？

我想知道线性回归的损失函数是什么。我已经了解了线性回归的工作原理，但是还不太确定它的损失函数是什么。我知道在训练模型时损失函数非常重要，并且可以用来衡量模型预测的准确度。如果有哪位专家能够解释一下损失函数的定义和计算方式，我将不胜感激。

提问时间：2023-06-29 16:34:52 编辑时间：2023-06-29 16:34:54 提问者： LONE_WOLF
  • Starlit_Serenade
    6

    线性回归的损失函数是平方误差损失函数（Mean Squared Error，MSE）。其定义为训练集中每个样本的预测值与真实值之差的平方和，再除以训练集的样本数量。具体计算方式为：

    MSE = (1/n) * Σ(y_i - ŷ_i)^2

    其中，n表示训练集中样本的数量，y_i表示第i个样本的真实值，而ŷ_i表示它对应的预测值。通过最小化MSE，我们可以获得最优的模型参数。

    回答时间：2023-06-29 16:34:57
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