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HL拟合度（Huber Loss）是一种用于回归问题的损失函数，它是均方误差（MSE）和绝对误差（MAE）的结合体。HL拟合度在数据存在噪声或异常值时表现出较好的鲁棒性，因为它能够同时考虑误差的大小和方向。具体来说，当误差较小时，HL拟合度接近于均方误差，对误差进行平方惩罚；而当误差较大时，它接近于绝对误差，对误差进行线性惩罚。因此，HL拟合度既能够保护模型免受异常值的影响，又能够保持对误差的敏感性。
请注意，以上内容是对HL拟合度的一种简化解释，具体实现和应用可能因不同的场景和算法而有所差异。在实际应用中，需要根据具体问题和数据集选择合适的损失函数。
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