Nella regressione lineare, la funzione di perdita predefinita è il MSE (Errore Quadratico Medio). Calcola il valore medio dei quadrati delle differenze tra i valori predetti e quelli reali:

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

Dove:

(y_i) — valore reale
(\hat{y}_i) — valore predetto
(n) — numero di osservazioni

Il MSE è adatto per i compiti di regressione, poiché penalizza fortemente gli errori grandi, contribuendo a un addestramento più preciso del modello.

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