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. loginom.ru

Некоторые ситуации, в которых может быть полезно использование MSE:

• Финансовые прогнозы и управление рисками. www.numberanalytics.com В таких случаях ошибки прогнозирования экстремальных значений могут иметь значительные последствия, и MSE помогает подчеркнуть влияние крупных отклонений. www.numberanalytics.com
• Сравнение разных моделей на одном наборе данных. www.v7labs.com MSE помогает выявить модель с наиболее точными прогнозами. www.v7labs.com
• Ситуации, где используются алгоритмы оптимизации, требующие дифференцируемости. www.numberanalytics.com sky.pro

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

В целом подбор и использование соответствующих метрик зависит от конкретной задачи и требований заказчика. shakhbanov.org Для комплексной оценки моделей рекомендуется одновременное использование нескольких взаимодополняющих метрик. sky.pro