Na regressão linear, a função de perda padrão é o MSE (Erro Quadrático Médio). Ela calcula a média dos quadrados das diferenças entre os valores previstos e os valores reais:

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

Onde:

(y_i) — valor real
(\hat{y}_i) — valor previsto
(n) — número de observações

O MSE é adequado para tarefas de regressão, pois penaliza fortemente erros grandes, ajudando a treinar o modelo com mais precisão.

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