Как MSE помогает в оптимизации моделей и улучшении их предсказательной силы?

Среднеквадратичная ошибка (MSE) помогает в оптимизации моделей и улучшении их предсказательной силы несколькими способами:

• Оценка модели. www.analyticsvidhya.com Сравнивая MSE различных моделей, можно выбрать ту, которая обладает наилучшей точностью прогнозирования. www.analyticsvidhya.com Чем меньше значение MSE, тем лучше работает модель. shakhbanov.org nuancesprog.ru Высокое значение MSE указывает на большие различия между фактическими и предсказанными значениями, что может свидетельствовать о неэффективности модели. shakhbanov.org
• Настройка гиперпараметров. www.analyticsvidhya.com Во время обучения модели MSE используют в качестве функции потерь для руководства процессом оптимизации. www.analyticsvidhya.com Минимизируя MSE, корректируют параметры модели, чтобы уменьшить среднюю ошибку. www.analyticsvidhya.com
• Прогнозирование. www.analyticsvidhya.com При анализе временных рядов MSE применяют для оценки точности прогнозов. www.analyticsvidhya.com Более низкие значения MSE указывают на более точные прогнозы, которые необходимы для планирования и принятия решений. www.analyticsvidhya.com

Однако у MSE есть и ограничения: метрика чувствительна к выбросам в данных, что может привести к искажению результатов, и не учитывает масштаб данных. shakhbanov.org loginom.ru