В чем отличие между MSE и RMSE при оценке точности прогнозов?

Основное отличие между MSE (среднеквадратичная ошибка) и RMSE (корень из среднеквадратичной ошибки) при оценке точности прогнозов заключается в том, как они измеряют погрешность. deepmachinelearning.ru data-light.ru

MSE рассчитывает среднее значение квадратов разницы между предсказанными и реальными значениями. data-light.ru Эта метрика сильно штрафует большие ошибки, так как разница возводится в квадрат. data-light.ru MSE особенно чувствительна к выбросам, поэтому её используют, когда важно выявлять крупные отклонения. data-light.ru

RMSE в отличие от MSE имеет ту же размерность, что и целевой признак, что делает интерпретацию ошибки более удобной. data-light.ru Он также чувствителен к выбросам, но даёт представление о среднем уровне ошибки в тех же единицах измерения, что и предсказываемые значения. data-light.ru

Например, если предсказывается, сколько клиент потратит на сервис в рублях, то RMSE будет измерять погрешность также в рублях, в то время как MSE будет измерять погрешность в рублях в квадрате (руб2) и будет несравнимой напрямую со значением прогноза. deepmachinelearning.ru