MSLE入門:機械学習の評価指標を理解する
機械学習は、大量のデータを元にコンピュータに学習させることで、人間のように予測や判断を行うことを目指す技術です。
その学習成果である機械学習モデルの性能を測ることは、モデルの精度向上や問題点の発見、そして最適なモデルを選択するために非常に重要です。
この性能評価には、状況に適した指標を用いる必要があります。
例えば、モデルが予測した値と実際の値の差である「誤差」を評価する場合を考えてみましょう。
誤差を評価する指標は、単純に誤差の平均を取るだけでも、平均誤差、平均絶対誤差、平均二乗誤差など、様々なものが存在します。
それぞれ計算方法や特徴が異なり、評価したい項目に適した指標を選択する必要があります。
例えば、外れ値の影響を受けにくい指標や、逆に外れ値の影響を大きく反映して評価する指標など、状況に応じて使い分ける必要があるのです。
このように、適切な評価指標を用いることで、モデルの強みや弱みをより正確に把握することができ、より良いモデル構築へと繋がるのです。