Какую функцию потерь использовать для многоцелевой регрессии?

Для многоцелевой регрессии можно использовать следующие функции потерь:

• Функция MultiOutputRegressor из библиотеки sklearn. ru.stackoverflow.com С её помощью можно построить многоцелевую регрессию с автоматическим определением функции детерминации в качестве метрики. ru.stackoverflow.com
• Среднеквадратичная ошибка (MSE). www.geeksforgeeks.org Вычисляется среднее значение квадрата разницы между реальными и прогнозируемыми значениями. www.geeksforgeeks.org
• Средняя абсолютная ошибка (MAE). www.geeksforgeeks.org В этой функции учитывается модуль расстояния, а не квадрат, поэтому меньший вклад в ошибку вносят примеры, сильно удалённые от ответов модели. education.yandex.ru

Выбор функции потерь зависит от конкретной задачи и свойств данных. www.geeksforgeeks.org Рекомендуется экспериментировать и учитывать компромиссы, связанные с каждой функцией потерь. www.geeksforgeeks.org