Como tomar uma decisão sobre a escolha da função de perda para o modelo do ponto de vista do negócio e dos dados?

A escolha da função de perda depende diretamente dos objetivos de negócio e da natureza dos dados. A função de perda deve refletir os custos reais dos erros para o negócio. Por exemplo, se for mais importante minimizar falsos positivos, deve-se escolher uma função que penalize mais esses.

Considere também o tipo de tarefa: para regressão, frequentemente usam-se MSE ou MAE, para classificação — entropia cruzada ou função de perda logística. Se os dados estiverem desequilibrados, podem-se usar funções de perda ponderadas ou métricas especiais para que o modelo não ignore classes raras, mas importantes.

Exemplo: na pontuação de crédito, o erro de aprovar um cliente ruim é mais caro do que rejeitar um bom cliente, portanto, a função de perda deve refletir esse desequilíbrio, por exemplo, através de ponderação de erros.