回归问题的Hyperas损失函数

是指在使用Hyperas库进行超参数优化时，用于衡量模型在回归任务中预测值与真实值之间的差异的函数。在回归问题中，我们希望模型能够准确地预测连续型的输出值。

常见的回归问题的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）、均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）等。

• 均方误差（MSE）是最常用的回归问题损失函数之一。它计算预测值与真实值之间差异的平方的平均值。MSE越小，表示模型的预测结果与真实值越接近。腾讯云相关产品中，可以使用腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）进行回归问题的建模和预测。
• 均方根误差（RMSE）是MSE的平方根，它对预测值与真实值之间的差异进行了标准化处理，使得RMSE的值与原始数据的单位保持一致。RMSE也是常用的回归问题损失函数之一。
• 平均绝对误差（MAE）是预测值与真实值之间差异的绝对值的平均值。MAE的值越小，表示模型的预测结果与真实值越接近。腾讯云相关产品中，可以使用腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）进行回归问题的建模和预测。

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