В каких случаях следует использовать MSE, а в каких – альтернативные метрики?

MSE (среднеквадратичная ошибка) следует использовать, когда важно минимизировать влияние больших ошибок. zentyx.ru Чаще всего эту метрику применяют в задачах регрессии, где цель состоит в минимизации ошибок в предсказаниях. zentyx.ru

Некоторые ограничения MSE, которые могут потребовать обращения к альтернативным метрикам:

• чрезмерная чувствительность к выбросам из-за квадратичной функции; sky.pro
• трудность интерпретации из-за квадрата единиц измерения; sky.pro
• игнорирование направления ошибок (недооценка vs переоценка); sky.pro
• неспособность учитывать доменно-специфичную важность определённых ошибок. sky.pro

Некоторые альтернативные метрики и ситуации, когда их используют:

• MAE (средняя абсолютная ошибка). sky.pro vitalflux.com Подходит для случаев, когда требуется равное отношение ко всем ошибкам, независимо от их величины. sky.pro MAE менее чувствительна к выбросам по сравнению с MSE и RMSE. vc.ru vitalflux.com
• RMSE (корень из среднеквадратичной ошибки). zentyx.ru uproger.com Часто используется как компромисс между MSE и MAE. sky.pro RMSE также штрафует за большие ошибки, но в отличие от MSE, масштаб ошибки аналогичен исходным данным, что облегчает интерпретацию. vc.ru
• MAPE (средняя абсолютная процентная ошибка). sky.pro Выражает ошибку в процентах от фактического значения, что делает её масштабно-независимой и удобной для сравнения моделей на разных наборах данных. sky.pro Однако имеет проблемы при значениях близких к нулю. sky.pro
• Huber Loss. sky.pro Гибридная функция потерь, которая ведёт себя как MSE для малых ошибок и как MAE для больших, что делает её робастной к выбросам, сохраняя дифференцируемость. sky.pro

Выбор правильной метрики должен определяться специфическими требованиями задачи. sky.pro Для комплексной оценки моделей рекомендуется одновременное использование нескольких взаимодополняющих метрик. sky.pro