Некоторые преимущества использования среднеквадратичной ошибки (MSE) перед другими метриками:

• Чувствительность к выбросам. 12 Поскольку ошибки возводятся в квадрат перед усреднением, MSE особенно чувствителен к большим ошибкам. 1 Это позволяет выбрать модель, которая даёт меньше грубых ошибок. 45
• Прямая интерпретация. 2 MSE измеряет среднее квадратичное отклонение между истинными и предсказанными значениями. 2 Чем ниже значение MSE, тем лучше работает модель. 3
• Возможность использования в качестве функции потерь. 13 Во время обучения модели MSE применяют в качестве функции потерь для руководства процессом оптимизации. 1 Минимизируя MSE, корректируют параметры модели, чтобы уменьшить среднюю ошибку. 1
• Применение в разных задачах машинного обучения. 2 MSE используют в задачах регрессии, прогнозирования временных рядов и в других типах задач, где нужно предсказать непрерывное значение. 2