Existe alguma explicação para que a função de perda seja a mean_squqared_error? Poderia existir uma função mais interessante para este caso?
Você está vendo a versão anterior da nova experiência da Alura que estamos preparando para você. Em breve, ela ganha uma identidade visual novinha totalmente pensada em potencializar seus estudos!
Existe alguma explicação para que a função de perda seja a mean_squqared_error? Poderia existir uma função mais interessante para este caso?
Olá, Gabriel tudo bem?
A escolha de utilizar a função 'mean_squared_error' (erro médio quadrático) é porque ela é comumente usada em problemas de regressão, como o que estamos trabalhando. Ela calcula a média dos quadrados das diferenças entre os valores previstos e os valores reais. Ela é útil porque penaliza erros maiores mais severamente do que erros menores, o que a torna bastante sensível a outliers.
No entanto, existem outras funções de perda que você poderia usar dependendo do seu problema. Por exemplo, a função 'mean_absolute_error' (erro médio absoluto) é menos sensível a outliers, pois não eleva os erros ao quadrado. Outra opção seria a 'huber_loss', que é uma combinação de 'mean_squared_error' e 'mean_absolute_error' e pode ser útil se você tiver muitos outliers.
Espero ter ajudado.
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Abraços e bons estudos!