Почему MSE считается предпочтительной метрикой при больших значениях ошибок?

MSE (среднеквадратичная ошибка) считается предпочтительной метрикой при больших значениях ошибок, потому что она учитывает не только наличие ошибок, но и их величину. 5

MSE возводит каждое отклонение в квадрат перед усреднением, что увеличивает вес крупных ошибок. 3 Например, если модель допустила ошибки 5 и 10, то в абсолютном выражении они отличаются в два раза, но если возвести их в квадрат (25 и 100 соответственно), то отличие будет уже в четыре раза. 4

Таким образом, MSE настроена на отражение влияния именно больших ошибок на качество модели. 4

Однако у MSE есть и ограничения: метрика чувствительна к выбросам в данных, что может привести к искажению результатов, и не подходит для моделей, которые не являются линейными. 15