Среднеквадратичная ошибка может не быть оптимальным показателем для оценки результатов в следующих ситуациях:

• Данные содержат много шума или аномалий. 1 Среднеквадратичная ошибка чувствительна к выбросам, что может быть недостатком, если их много в данных. 1
• Все ошибки важны. 1 Среднеквадратичная ошибка присваивает больший вес большим ошибкам, что нежелательно в случаях, когда важны все ошибки. 1

В таких ситуациях вместо среднеквадратичной ошибки полезно использовать, например, коэффициент детерминации. 2

Также среднеквадратичная ошибка подходит для сравнения двух моделей или для контроля качества во время обучения, но не позволяет сделать выводов о том, насколько хорошо модель решает задачу. 2