Некоторые преимущества среднеквадратичной ошибки (MSE) по сравнению с другими метриками:

• Чувствительность к ошибкам. 2 MSE учитывает не только наличие ошибок, но и их величину, что делает метрику более чувствительной к большим ошибкам. 2
• Дифференцируемость. 2 MSE является дифференцируемой функцией, что делает её удобной для оптимизации с использованием методов градиентного спуска. 2
• Интерпретация. 4 MSE предоставляет прямую интерпретацию, измеряя среднее квадратичное отклонение между истинными и предсказанными значениями. 4

Некоторые недостатки MSE по сравнению с другими метриками:

• Чувствительность к выбросам. 14 Это может быть недостатком, если данные содержат много шума или аномалий. 4
• Неустойчивость к масштабу. 2 MSE не учитывает масштаб данных, что может быть проблемой в случае, когда переменные имеют различные диапазоны значений. 2
• Неравномерные веса ошибок. 4 MSE присваивает больший вес большим ошибкам, что может быть нежелательно в некоторых случаях, когда все ошибки важны. 4

MSE не является универсальным решением для всех задач оценки моделей. 1 Выбор правильной метрики должен определяться специфическими требованиями задачи. 1