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統計学や機械学習において、私たちはデータを分析し、そこから未来を予測するモデルを作ります。しかし、作ったモデルが実際にどれくらい使えるのか、その性能を測る必要があります。この「モデルの性能評価」において重要な役割を果たすのが「分散説明率」です。 分散説明率は、簡単に言うと、モデルがデータのばらつきをどれくらい説明できるのかを表す指標です。例えば、アイスクリームの売上を予測するモデルがあるとします。気温が高くなるとアイスクリームの売上も増えるという関係をモデルが捉えている場合、気温の変化によって生じる売上のばらつきを、モデルはうまく説明できるでしょう。 分散説明率が高いほど、モデルはデータのばらつきをよく説明できていることを意味し、モデルの当てはまりが良いと評価されます。逆に、分散説明率が低い場合は、モデルがデータのばらつきを十分に説明できていないことを意味し、モデルの精度が低い可能性を示唆しています。 ただし、分散説明率だけでモデルの良し悪しを判断するべきではありません。モデルが複雑になりすぎると、見かけ上の分散説明率は高くなりますが、それは単にデータに過剰に適合しているだけで、新たなデータに対する予測性能は低い可能性があります。 そのため、分散説明率は他の指標と組み合わせて、モデルの総合的な性能を評価する必要があることを覚えておきましょう。