アルゴリズム RMSLE：予測精度を測るもう一つの指標
- 機械学習における予測精度の評価
機械学習モデルの性能を測る上で、予測精度は非常に重要な要素です。特に、数値を予測する回帰問題においては、予測値と実際の値がどれほどずれているかを数値化して評価する必要があります。
このずれを表す指標として、平均二乗誤差(MSE)や平均絶対誤差(MAE)などが一般的に用いられます。これらの指標は、計算方法が比較的単純で理解しやすいため、広く利用されています。
しかし、これらの指標だけでは、予測値と実際の値の比率を十分に考慮できない場合があります。例えば、実際の値が10と100の場合を例に考えてみましょう。もし、予測値がそれぞれ1と10だった場合、どちらも実際の値との差は9となります。この場合、MSEやMAEではどちらも同じ程度の誤差として評価されます。
しかし、現実問題として考えると、後者の誤差の方がより深刻であると言えます。なぜなら、実際の値100に対して予測値10は、10%しか予測できていないのに対し、実際の値10に対して予測値1は、10%の誤差に収まっているからです。このように、実際の値に対する誤差の割合を考慮することで、より実務的な評価が可能になります。
そのため、予測精度の評価には、MSEやMAEといった指標に加えて、予測値と実際の値の比率に着目した指標も併せて検討することが重要です。状況に応じて適切な指標を用いることで、より精度の高い機械学習モデルの構築を目指していくことが大切です。
