在R中，可以使用MAE（平均绝对误差）代替RMSE作为线性回归的成本函数（lm / glm）

Question

我正在尝试对财务数据做几次回归，而财务数据的一个问题是它往往会有很多极端异常值，可能并非所有信息都是如此。在R线性回归中使用RMSE作为其成本函数。我理解这一点，RMSE对回归更有用，因为它有一个衍生物等。但它也往往比MAE更严重地惩罚异常值，MAE将所有值视为相等。所以我想知道是否有任何参数可以传递给lm / glm，它会指示它使用MAE而不是RMSE作为成本函数？我可以想到一些替代的解决方法，通过绝对回报的倒数加权或应用转换，但如果我可以使用MAE进行回归会更好。

Answer 1

正在搜索R robust linear regression引导我访问rlm包中的MASS函数（包含在R中）。我认为这是一个很好的解决方案。它不适用于MAE，但我会读到rlm如何执行稳健拟合（即在不受异常值影响的情况下拟合）。