Для многоцелевой регрессии можно использовать следующие функции потерь:

• Функция MultiOutputRegressor из библиотеки sklearn. 1 С её помощью можно построить многоцелевую регрессию с автоматическим определением функции детерминации в качестве метрики. 1
• Среднеквадратичная ошибка (MSE). 3 Вычисляется среднее значение квадрата разницы между реальными и прогнозируемыми значениями. 3
• Средняя абсолютная ошибка (MAE). 3 В этой функции учитывается модуль расстояния, а не квадрат, поэтому меньший вклад в ошибку вносят примеры, сильно удалённые от ответов модели. 4

Выбор функции потерь зависит от конкретной задачи и свойств данных. 3 Рекомендуется экспериментировать и учитывать компромиссы, связанные с каждой функцией потерь. 3