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. 1 Сравнивая MSE различных моделей, можно выбрать ту, которая обладает наилучшей точностью прогнозирования. 1 Чем меньше значение MSE, тем лучше работает модель. 24 Высокое значение MSE указывает на большие различия между фактическими и предсказанными значениями, что может свидетельствовать о неэффективности модели. 2
• Настройка гиперпараметров. 1 Во время обучения модели MSE используют в качестве функции потерь для руководства процессом оптимизации. 1 Минимизируя MSE, корректируют параметры модели, чтобы уменьшить среднюю ошибку. 1
• Прогнозирование. 1 При анализе временных рядов MSE применяют для оценки точности прогнозов. 1 Более низкие значения MSE указывают на более точные прогнозы, которые необходимы для планирования и принятия решений. 1

Однако у MSE есть и ограничения: метрика чувствительна к выбросам в данных, что может привести к искажению результатов, и не учитывает масштаб данных. 23