Какие преимущества и недостатки имеет метрика MSE в задачах прогнозирования?

Некоторые преимущества метрики MSE (среднеквадратичная ошибка) в задачах прогнозирования:

• Чувствительность к ошибкам. 1 MSE учитывает не только наличие ошибок, но и их величину, что делает метрику более чувствительной к большим ошибкам. 1
• Дифференцируемость. 1 MSE является дифференцируемой функцией, что делает её удобной для оптимизации с использованием методов градиентного спуска. 1
• Интерпретация. 2 MSE предоставляет прямую интерпретацию, измеряя среднее квадратичное отклонение между истинными и предсказанными значениями. 2

Некоторые недостатки метрики MSE:

• Чувствительность к выбросам. 12 Это может привести к искажению результатов, особенно при работе с выборками, содержащими аномалии. 1
• Неустойчивость к масштабу. 1 MSE не учитывает масштаб данных, что может быть проблемой в случае, когда переменные имеют различные диапазоны значений. 1
• Неравномерные веса ошибок. 2 MSE присваивает больший вес большим ошибкам, что может быть нежелательно в некоторых случаях, когда все ошибки важны. 2