Какая функция потерь (loss) используется в линейной регрессии по умолчанию?

В линейной регрессии по умолчанию используется функция потерь MSE (Mean Squared Error) — среднеквадратичная ошибка. Она вычисляет среднее значение квадратов разницы между предсказанными и реальными значениями:

[ MSE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (y_i - \hat{y}_i)^2 ]

Где:

• (y_i) — истинное значение
• (\hat{y}_i) — предсказанное значение
• (n) — количество наблюдений

MSE хорошо подходит для задач регрессии, так как сильно штрафует большие ошибки, что способствует более точному обучению модели.