在回归问题中有两个损失函数，一个是square error loss <bblatex>\mathop{\sum}\limits_{i=1}^n(y_i-\hat{y}_i)^2</bblatex>,一个是absolute error loss <bblatex>\mathop{\sum}\limits_{i=1}^n |y_i-\hat{y}_i|</bblatex>，
我分别用着两个损失函数进行线性回归，我怎么评判哪个损失函数回归效果好呢？
也就是说，我用square error loss得到预测值<bblatex>\hat{y}_{1i}</bblatex>,用absolute error loss得到预测值<bblatex>\hat{y}_{2j}</bblatex>，我是不是仍比较<bblatex>\mathop{\sum}\limits_{i=1}^n(y_i-\hat{y}_{1i})^2</bblatex>和<bblatex>\mathop{\sum}\limits_{i=1}^n |y_j-\hat{y}_{2j}|</bblatex>那个小来比较哪个估计效果好？
