分析指出MSE损失函数无法表达不确定性

发生了什么

据Towards Data Science文章分析，均方误差（MSE）作为损失函数会强制模型输出均值，从而丢弃分布信息，导致无法区分“确定”与“猜测”。这种设计使得相同MSE分数的模型在面对警报触发风险时可能得出截然相反的结论，因为单点预测无法表达不确定性。