Вопросы к Поиску с Алисой

Примеры ответов Поиска с Алисой
Главная / Наука и образование / В чем разница между MSE и RMSLE при оценке регрессионных моделей?
Вопрос для Поиска с Алисой
21 февраля

В чем разница между MSE и RMSLE при оценке регрессионных моделей?

Алиса
На основе источников, возможны неточности

Разница между MSE и RMSLE при оценке регрессионных моделей заключается в подходе к измерению ошибки:

  1. MSE (средняя квадратическая ошибка) — среднее значение квадратов ошибок между прогнозируемыми и фактическими значениями. www.geeksforgeeks.org Эту метрику используют, если большие ошибки недопустимы и должны сильно влиять на модель. habr.com Она чувствительна к выбросам, так как ошибка возрастает квадратично. habr.com
  2. RMSLE (логарифмическая среднеквадратическая ошибка) — метрика, в которой логарифмирование позволяет сделать величину ошибки более устойчивой, когда разность между фактическим и предсказанным значениями различается на порядок и выше. loginom.ru При этом может быть затруднена интерпретация из-за нелинейности. loginom.ru

Таким образом, RMSE предпочтительнее MSE в линейной регрессии, потому что он находится в тех же единицах измерения, что и переменная ответа, что упрощает интерпретацию. www.geeksforgeeks.org

Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.
Задать новый вопрос
Задайте вопрос...
…и сразу получите ответ в Поиске с Алисой
Войдите, чтобы поставить лайк
С Яндекс ID это займёт пару секунд
Войти
Tue Aug 26 2025 09:00:20 GMT+0300 (Moscow Standard Time)