В чем разница между MSE и MAPE при оценке предсказательной модели?

Разница между MSE (среднеквадратической ошибкой) и MAPE (средней абсолютной процентной ошибкой) при оценке предсказательной модели заключается в том, как они учитывают ошибки. shakhbanov.org apxml.com

MSE вычисляет среднее значение квадратов различий между прогнозами и фактическими значениями. apxml.com При этом большим ошибкам уделяется больше внимания, чем маленьким. apxml.com MSE измеряется в квадрате единиц измерения исходных данных. shakhbanov.org apxml.com Например, если прогнозируют цены в долларах, MSE измеряется в квадратах долларов. shakhbanov.org

MAPE рассчитывает среднее абсолютное отклонение прогнозируемых значений от фактических значений в процентах. shakhbanov.org apxml.com Это относительная мера, которая не зависит от масштаба данных. apxml.com MAPE является безразмерной величиной, поэтому её интерпретация не зависит от предметной области. loginom.ru Однако MAPE может быть неэффективной, когда в данных присутствуют нулевые или очень маленькие значения. habr.com

Таким образом, MSE подходит для ситуаций, когда важно наказывать большие ошибки сильнее, чем маленькие, а MAPE — когда нужно легко интерпретируемое показание ошибки в процентном отношении. habr.com