回归任务中train和test的损失函数还有test的评价指标

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回归任务中train和test的损失函数还有test的评价指标

损失函数（MSE）：均方误差度量了模型的预测值与实际目标值之间的差异的平方的平均值。它是一个连续、可微的损失函数，适用于训练神经网络，因为可以通过梯度下降等优化算法进行有效的训练。通过最小化MSE，模型会尽量减小预测值与目标值之间的平方差异。

评价指标（RMSE）：均方根误差是均方误差的平方根。它的主要优点是与原始目标值的单位相同，因此更容易解释。在回归任务中，RMSE 提供了预测值与实际目标值之间的平均误差，同时考虑了误差的大小和方向。通常，我们更关心模型的预测与实际值之间的误差大小，而不仅仅是它们是否相等。

因此，MSE通常用作训练神经网络的损失函数，因为它具有良好的数学性质，可用于梯度下降等优化算法的训练。而RMSE通常用作评价指标，以便在模型训练完成后，更容易理解模型的性能，因为它提供了与实际目标值相对应的误差度量。当使用RMSE作为评价指标时，我们通常希望它越小越好，因为它表示模型的预测与实际值之间的平均误差更小。