让回归模型不再被异常值“带跑偏“，MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比在机器学习的回归分析中，损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差（MSE）作为经典的损失函数，在处理干净数据时表现优异，但在面对包含异常值的噪声数据时，其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数估计产生显著偏差。本文通过实证研究，系统比较了MSE损失函数和Cauchy损失函数在线性回归中的表现，重点分析了两种损失函数在噪声数据环境下的差异。研究结果表明，Cauchy损失函数通过其对数惩罚机制有效降低了异常值的影响，在处理含噪声数据时展现出更强的稳定性。