Преимущества среднеквадратичной ошибки (MSE) в задачах регрессии:

• Интерпретация. 1 MSE измеряет среднее квадратичное отклонение между истинными и предсказанными значениями и предоставляет прямую интерпретацию. 1
• Чувствительность к выбросам. 14 MSE штрафует модель за большие ошибки, что делает её более чувствительной к выбросам в данных. 14

Недостатки MSE:

• Чувствительность к выбросам. 14 Это может привести к искажению результатов, особенно при работе с выборками, содержащими аномалии. 4
• Неравномерные веса ошибок. 1 MSE присваивает больший вес большим ошибкам, что может быть нежелательно в некоторых случаях, когда все ошибки важны. 1
• Неустойчивость к масштабу. 4 MSE не учитывает масштаб данных, что может быть проблемой в случае, когда переменные имеют различные диапазоны значений. 4