让回归模型不再被异常值“带跑偏”，MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比
在机器学习的回归分析中，损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差（MSE）作为经典的损失函数，在处理干净数据时表现优异，但在面对包含异常值的噪声数据时，其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数估计产生显著偏差。本文通过实证研究，系统比较了MSE损失函数
异常值
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