Смещение в оценке качества модели при использовании среднеквадратичной ошибки (MSE) возникает из-за чувствительности MSE к выбросам и неравномерного веса ошибок. 13

Чувствительность к выбросам проявляется в том, что MSE штрафует модель за большие ошибки. 13 Это может быть недостатком, если данные содержат много шума или аномалий. 3

Неравномерный вес ошибок связан с тем, что MSE присваивает больший вес большим ошибкам. 3 Это может быть нежелательно в некоторых случаях, когда все ошибки важны. 3

Например, MSE = 10 является очень плохим показателем, если целевая переменная принимает значения от 0 до 1, и очень хорошим, если целевая переменная лежит в интервале (10000, 100000). 1

Среднеквадратичная ошибка подходит для сравнения двух моделей или для контроля качества во время обучения, но не позволяет сделать выводов о том, насколько хорошо данная модель решает задачу. 1