რა ფუნქცია ზარალის (loss) გამოიყენება დეფოლტად სწორი რეგრესიისას?

रेखीय प्रतिगमन में डिफ़ॉल्ट रूप से MSE (मीन स्क्वेयर्ड एरर) हानि फ़ंक्शन का उपयोग किया जाता है। यह पूर्वानुमानित और वास्तविक मानों के बीच के भिन्नताओं के वर्गों का औसत मान निकालता है:

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

जहां:

• (y_i) — वास्तविक मान
• (\hat{y}_i) — पूर्वानुमानित मान
• (n) — अवलोकनों की संख्या

MSE रिग्रेशन कार्यों के लिए अच्छा है, क्योंकि यह बड़े त्रुटियों को कड़ी से कड़ी सजा देता है, जो मॉडल के अधिक सटीक प्रशिक्षण में मदद करता है।