Преимущества среднеквадратичной ошибки (MSE) по сравнению с другими метриками качества:

• Способность акцентировать большие ошибки прогноза модели. 5 Это важно, так как на практике критичны именно значительные отклонения модели от реальных значений. 5
• Простота вычисления. 25

Недостатки MSE:

• Чувствительность к аномальным и выбросным значениям в данных. 5 Они могут исказить оценку качества модели. 5
• Затруднённая интерпретация. 5 Значение MSE зависит от масштаба данных. 5
• Неравномерные веса ошибок. 3 Среднеквадратичная ошибка присваивает больший вес большим ошибкам, что может быть нежелательно в некоторых случаях, когда все ошибки важны. 3