Показатель среднеквадратичной погрешности более предпочтителен для анализа данных по сравнению с абсолютной ошибкой, потому что он позволяет более адекватно оценить величину ошибки. 1

Это происходит за счёт квадратичной зависимости: большие значения ошибок становятся заметнее. 1 Например, если модель допустила на двух примерах ошибки 5 и 10, то в абсолютном выражении они отличаются в два раза, но если их возвести в квадрат, то отличие будет уже в четыре раза. 1

Кроме того, среднеквадратичная погрешность является безразмерной величиной, что упрощает её интерпретацию. 1

Выбор между этими показателями зависит от конкретной задачи и предпочтений исследователя. 5 Например, если большие отклонения критичны для приложения, лучше использовать среднюю абсолютную ошибку, а если необходимо сильно штрафовать большие ошибки, то лучше использовать среднюю квадратичную ошибку. 5