lreg损失函数
`lreg` 损失函数通常指的是线性回归（Linear Regression）的损失函数。在机器学习中，损失函数用于衡量模型预测值与实际值之间的差距。对于线性回归，常用的损失函数是均方误差（Mean Squared Error, MSE）和均方根误差（Root Mean Squared Error, RMSE）。
1. 均方误差 (MSE):
MSE 是预测值与实际值差的平方的平均值。数学公式如下：
MSE = (1/n)  Σ[(y_i - ŷ_i)^2]
正则化损失函数
其中:
n 是样本数量
y_i 是第 i 个样本的实际值
ŷ_i 是第 i 个样本的预测值
2. 均方根误差 (RMSE):
RMSE 是 MSE 的平方根，它提供了预测误差的标准度量。数学公式如下：
RMSE = sqrt((1/n)  Σ[(y_i - ŷ_i)^2])
这两种损失函数在训练线性回归模型时经常被使用，并且它们在许多优化算法（如梯度下降）中用作目标函数。

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