在统计学与机器学习中，最小方差损失函数是一种常用于评估回归模型预测准确性的方法。其核心思想是使模型的预测值与真实值之间的差异尽可能小，从而提高预测的精确度。 最小方差损失函数的公式表达为：L = Σ(y_i - ŷ_i)²，其中L代表损失函数的值，y_i代表第i个真实值，ŷ_i代表第i个预测值。 详细来说，最小方差损失函数的计算步骤如下：首先，对每个预测值与真实值之间的差异进行平方处理，以消除负数的影响并放大误差；其次，将所有平方误差求和，得到总损失；最后，通过优化算法（如梯度下降法）来最小化这个损失函数，以达到调整模型参数，提高预测精度的目的。 最小方差损失函数在应用中具有明显的优势：它不仅计算简单，便于理解和实现，而且对于异常值较为敏感，能够有效避免模型对于异常数据的过度拟合。这使得它在金融、生物统计以及工程等领域有着广泛的应用。 总结来说，最小方差损失函数是衡量回归模型预测性能的重要工具，通过最小化预测值与真实值之间的差异，它帮助我们从数学上寻找最优模型，提升预测的准确度。