Среднеквадратичная ошибка (MSE) эффективна для оценки качества модели, потому что она обеспечивает количественную оценку точности прогностических моделей. 1

Вот ещё несколько причин:

• Чувствительность к выбросам. 2 MSE наказывает за большие ошибки сильнее, чем за мелкие, что делает её чувствительной к выбросам. 1
• Прямая интерпретация. 2 MSE измеряет среднее квадратичное отклонение между истинными и предсказанными значениями. 2
• Удобство и простота в интерпретации. 1 Это делает её предпочтительным выбором для оценки производительности модели. 1

Более низкий MSE указывает на то, что прогнозы модели ближе к фактическим значениям, что означает более высокую точность. 1 И наоборот, более высокий MSE предполагает, что прогнозы модели ещё больше отклоняются от истинных значений, указывая на более низкую производительность. 1