Какие преимущества и недостатки имеет метрика MSE в задачах прогнозирования?

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

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

Некоторые недостатки метрики MSE:

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