Преимущества использования метрики MSE для оценки моделей машинного обучения:

• Чувствительность к ошибкам. 3 MSE учитывает не только наличие ошибок, но и их величину, что делает метрику более чувствительной к большим ошибкам. 3
• Дифференцируемость. 3 MSE является дифференцируемой функцией, что делает её удобной для оптимизации с использованием методов градиентного спуска. 3

Недостатки использования метрики MSE:

• Чувствительность к выбросам. 13 MSE чувствителен к выбросам в данных, что может привести к искажению результатов, особенно при работе с выборками, содержащими аномалии. 3
• Неустойчивость к масштабу. 3 MSE не учитывает масштаб данных, что может быть проблемой в случае, когда переменные имеют различные диапазоны значений. 3

Преимущества использования метрики RMSE для оценки моделей машинного обучения:

• Простота интерпретации. 2 RMSE измеряется в тех же единицах, что и целевая переменная, что облегчает понимание результатов. 2
• Чувствительность к большим ошибкам. 5 Как и MSE, RMSE наказывает за большие ошибки, но, поскольку он находится в исходном масштабе, может предоставить более интуитивную меру величины ошибки. 5

Недостатки использования метрики RMSE:

• Зависимость от масштаба данных. 1 Величина RMSE увеличивается, если увеличивается масштаб ошибки. 1
• Чувствительность к выбросам. 1 Чтобы RMSE функционировал должным образом, необходимо устранить выбросы. 1
• Увеличение с увеличением размера тестовой выборки. 1 Это проблема, когда вычисляются результаты для разных тестовых выборок. 1

В целом подбор и использование соответствующих метрик зависит от конкретной задачи и требований заказчика. 3 Комбинированное использование нескольких метрик может обеспечить более полное понимание производительности модели, что важно для её оптимизации и дальнейшего улучшения. 3