Преимущества использования MSE (среднеквадратичной ошибки) в качестве метрики оценки качества моделей:

• Простота понимания. 1 MSE измеряет интуитивно понятную разницу между прогнозируемыми и фактическими значениями. 1
• Чувствительность к ошибкам. 2 MSE учитывает не только наличие ошибок, но и их величину, что делает метрику более чувствительной к большим ошибкам. 2
• Дифференцируемость. 2 MSE является дифференцируемой функцией, что делает её удобной для оптимизации с использованием методов градиентного спуска. 2

Недостатки использования MSE в качестве метрики оценки качества моделей:

• Чувствительность к выбросам. 23 Выбросы в данных могут привести к искажению результатов, особенно при работе с выборками, содержащими аномалии. 2
• Неустойчивость к масштабу. 2 MSE не учитывает масштаб данных, что может быть проблемой в случае, когда переменные имеют различные диапазоны значений. 2
• Игнорирование указания на грубые ошибки. 1 MSE одинаково обрабатывает положительные и отрицательные ошибки, что может быть важно в некоторых ситуациях. 1
• Неподход для нелинейных моделей. 1 В нелинейных моделях MSE может не подходить для оценки, поскольку ошибки могут быть несимметричными. 1