Почему метрика RMSE считается хорошим выбором для практических задач?

Метрика RMSE (Root Mean Square Error, среднеквадратичная ошибка) считается хорошим выбором для практических задач, потому что она позволяет оценить точность прогнозов модели, особенно когда они представляют собой непрерывные числовые значения. www.geeksforgeeks.org

Некоторые преимущества RMSE:

• Указание на влияние больших ошибок. www.freecodecamp.org RMSE помогает определить, есть ли значительные отклонения, которые могли возникнуть, если модель переоценила прогноз или недооценила его. www.freecodecamp.org
• Возможность интерпретации результатов. statisticsbyjim.com Низкие значения RMSE говорят о том, что модель хорошо соответствует данным и даёт более точные прогнозы. statisticsbyjim.com Высокие значения, наоборот, указывают на большее количество ошибок и менее точные прогнозы. statisticsbyjim.com
• Возможность оценки интервала прогнозирования. statisticsbyjim.com С помощью RMSE можно найти приблизительную оценку интервала прогнозирования, например, на 95%. statisticsbyjim.com

RMSE широко используется в различных областях, включая климатологию, прогнозирование, экономику и финансы. statisticsbyjim.com