线性回归的SSE为何需要把Error二次？
2024-11-25 阅读 16
在线性回归中，我们通常使用最小化残差平方和（Sum of Squared Errors，SSE）作为损失函数来衡量模型预测值与真实值之间的差异。将残差平方和作为损失函数的原因是为了考虑每个数据点的预测误差，并且通过平方操作，可以放大较大的误差，使得优化过程更加关注那些预测不准确的数据点，从而更好地拟合数据。通过最小化SSE，我们可以找到最优的线性回归模型参数，使得模型对数据的拟合效果最佳。
更新于 2024年11月25日
