アルゴリズム 予測精度を測る！平均絶対パーセント誤差とは？
近年、様々な分野で機械学習が活用されています。膨大な量のデータを学習し、未来を予測する強力なツールとして、商品売上予測や株価の変動予測、病気の発症リスク予測など、その応用範囲は多岐に渡ります。
機械学習の大きな魅力の一つは、過去のデータに基づいて未来を予測できる点にあります。過去のデータから法則やパターンを見つけ出し、それを元にまだ見ぬ未来を予測することで、今まで以上に精度の高い予測が可能になります。しかし、その予測の精度が低い場合は、期待していた結果を得られないだけでなく、誤った判断に繋がりかねません。
例えば、商品の売上予測において、実際の売上よりもはるかに高い数値を予測してしまうと、過剰な在庫を抱え、大きな損失に繋がる可能性があります。一方、病気の発症リスク予測において、実際よりも低いリスクを予測してしまうと、適切な予防措置や早期治療の機会を逃し、重症化してしまう可能性も考えられます。このように、機械学習の予測精度が低いことによるリスクは、場合によっては非常に大きなものとなるのです。
そのため、機械学習を用いる際には、その予測精度を向上させるための様々な取り組みが必要不可欠となります。データの前処理や適切なアルゴリズムの選択、モデルの学習方法の改善など、状況に応じて最適な方法を検討し、可能な限り精度の高い予測モデルを構築していくことが重要です。
