Error: un error de 2 es un error de 2

«El modelo falló por 2, así que se equivocó lo mismo en los dos casos.»

assert squared(2., 4.) == squared(2000., 2002.)
assert round(deviance(2., 4.), 3) == 1.227
assert round(deviance(2000., 2002.), 3) == 0.002
assert deviance(2., 4.) > 600 * deviance(2000., 2002.)

El error cuadrático cobra 4 por ambos fallos, porque supone que el ruido tiene la misma dispersión en todas partes. La varianza de un conteo de Poisson es su media, así que fallar por 2 en una celda que promedia 2 es equivocarse de orden de magnitud, y fallar por 2 en una de 2000 es redondear. La desviación de Poisson cobra unas 600 veces más el primero.

Elegir la pérdida es elegir qué clase de número crees tener.