В каких ситуациях предпочтительно использовать MSE вместо других метрик?

MSE (среднеквадратичная ошибка) предпочтительнее других метрик в ситуациях, когда важно подчеркнуть большие ошибки и выбрать модель, которая даёт меньше именно таких ошибок. 1

Некоторые ситуации, в которых может быть полезно использование MSE:

• Финансовые прогнозы и управление рисками. 2 В таких случаях ошибки прогнозирования экстремальных значений могут иметь значительные последствия, и MSE помогает подчеркнуть влияние крупных отклонений. 2
• Сравнение разных моделей на одном наборе данных. 3 MSE помогает выявить модель с наиболее точными прогнозами. 3
• Ситуации, где используются алгоритмы оптимизации, требующие дифференцируемости. 25

Однако у MSE есть и ограничения: метрика чувствительна к выбросам в данных, что может привести к искажению результатов, и не учитывает масштаб данных. 45

В целом подбор и использование соответствующих метрик зависит от конкретной задачи и требований заказчика. 4 Для комплексной оценки моделей рекомендуется одновременное использование нескольких взаимодополняющих метрик. 5