В чем разница между MSE и RMSE в машинном обучении?

Разница между MSE (среднеквадратичная ошибка) и RMSE (квадратный корень из среднеквадратичной ошибки) в машинном обучении заключается в единицах измерения и интерпретации результатов. 15

MSE показывает среднеквадратичную разницу между прогнозируемыми и фактическими значениями в наборе данных. 1 Измеряется в квадратах переменной отклика. 1 MSE учитывает не только наличие ошибок, но и их величину, что делает метрику более чувствительной к большим ошибкам. 3

RMSE показывает квадратный корень из среднеквадратичной разницы между прогнозируемыми и фактическими значениями в наборе данных. 1 Измеряется в тех же единицах, что и переменная отклика. 1 Это упрощает интерпретацию результатов, поэтому RMSE используется чаще. 1

Таким образом, RMSE предпочтительнее MSE, когда важна простота интерпретации, а также при сравнении производительности моделей на наборах данных с разным масштабом. 5