Разница между Mean Squared Error (MSE) и Root Mean Squared Error (RMSE) заключается в способе измерения ошибки. 25

MSE показывает, насколько в среднем прогнозы модели отклоняются от реальных значений в квадрате. 3 Эта метрика полезна в случаях, когда нужно сделать акцент на больших ошибках и выбрать модель, которая допускает их в среднем меньше всего. 3 Однако из-за квадрата разности в формуле MSE чувствительна к выбросам и более сложна для восприятия. 3

RMSE — это квадратный корень из среднего значения квадратов разности между предсказанными и правильными значениями. 4 RMSE рекомендуется использовать вместо MSE, поскольку он измеряет ошибку в той же размерности, в которой строится прогноз. 5 Например, если предсказывается, сколько клиент потратит на сервис в рублях, то RMSE будет измерять погрешность также в рублях, в то время как MSE будет измерять погрешность в рублях в квадрате (руб2) и будет несравнимым напрямую со значением прогноза. 5

Таким образом, RMSE лучше интерпретируется, чем MSE, и его используют, чтобы придать значению MSE размерность исходных данных. 3