Преимущества применения RMSE по сравнению с другими метриками в машинном обучении заключаются в следующем:

• Простота интерпретации. 1 RMSE измеряется в тех же единицах, что и целевая переменная, что облегчает понимание и сравнение результатов. 2
• Штрафует за большие ошибки. 5 При этом, в отличие от MSE, масштаб ошибки аналогичен исходным данным, что делает RMSE хорошим выбором для многих практических задач, где важна интерпретируемость результата. 5
• Чувствителен к выбросам. 2 RMSE больше MSE наказывает за большие ошибки, что делает её более чувствительной к ним. 2

Важно учитывать, что выбор метрики зависит от конкретной задачи и контекста. 2 В зависимости от потребностей задачи могут быть более подходящими и другие метрики, например MAE или MAPE. 2