В чем преимущества и недостатки использования MSE в качестве метрики оценки качества моделей?

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

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

Недостатки использования MSE в качестве метрики оценки качества моделей:

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