機械学習の評価指標：中央絶対誤差とは

機械学習の評価指標：中央絶対誤差とは

予測誤差を測る

– 予測誤差を測る機械学習モデルの性能を評価する上で、予測値と実際の値のずれ、つまり「誤差」を測ることは非常に重要です。この誤差が小さいほど、モデルの予測精度が高いと判断できます。しかし、誤差を測る指標は一つではなく、状況に応じて適切な指標を用いる必要があります。今回は、数ある指標の中でも、「中央絶対誤差(Median Absolute Error MAE)」という指標について詳しく解説していきます。MAEは、予測値と実際の値の差(誤差)の絶対値の中央値を計算することで得られます。具体的には、まずそれぞれのデータについて予測値と実際の値の差を計算し、その絶対値を求めます。次に、得られた絶対値を小さい順に並べ、中央に位置する値を求めます。これがMAEです。MAEは、外れ値の影響を受けにくいという特徴があります。外れ値とは、他のデータから大きく離れた値のことです。例えば、ほとんどのデータが100前後に集中しているのに対し、一つだけ1000という値がある場合、この1000という値が外れ値です。MAEは中央値を用いるため、このような外れ値の影響を受けにくく、データ全体を代表するような誤差を把握することができます。一方、MAEは絶対値を用いるため、誤差がプラスかマイナスかを区別することができません。そのため、予測値が実際の値よりも大きいか小さいかを知りたい場合には、MAEではなく、他の指標を用いる必要があります。まとめると、MAEは外れ値の影響を受けにくい誤差指標であり、データ全体を代表するような誤差を把握するのに役立ちます。しかし、誤差の方向性を考慮しないため、必要に応じて他の指標と組み合わせて使用することが重要です。

中央絶対誤差：基本的な考え方

– 中央絶対誤差基本的な考え方中央絶対誤差（MAE）は、予測モデルの精度を評価する指標の一つです。これは、予測値と実際の値との間の誤差の大きさを測る尺度であり、直感的に理解しやすいという特徴があります。例えば、ある商品の一週間後の販売数を予測するモデルがあるとします。ある週の予測販売数が100個だったのに対し、実際の販売数が90個だったとします。この時の誤差は「90 – 100 = -10」となりますが、中央絶対誤差では、この誤差の符号は考慮せず、誤差の大きさのみに着目します。つまり、この場合の誤差は10と見なします。中央絶対誤差を求めるには、まず、各データにおける予測値と実際の値の差を計算し、その絶対値を求めます。そして、得られた全ての絶対値の平均を計算することで、中央絶対誤差が算出されます。中央絶対誤差は、誤差の大きさを直感的に理解しやすいという点で有用な指標ですが、外れ値の影響を受けやすいという側面も持ち合わせています。これは、中央絶対誤差が誤差の絶対値の平均値であるため、極端に大きな誤差を持つデータがあると、その影響が大きく反映されてしまうためです。

中央絶対誤差のメリット

– 中央絶対誤差のメリット中央絶対誤差は、データの中に極端に大きかったり小さかったりする値、つまり外れ値の影響を受けにくいという大きな利点があります。では、外れ値とは一体どのようなものでしょうか？例えば、ある商品の売上個数を毎日記録していくとします。ほとんどの日は平均的な売れ行きを示しますが、稀にセールや特別なイベントが開催された時など、通常の売上から大きく離れた売上個数を記録することがあります。このような、他のデータから見て極端に大きすぎる、あるいは小さすぎる値のことを外れ値と呼びます。もし、売上個数の予測精度を評価する際に、誤差の二乗を合計する平均二乗誤差などの指標を用いると、外れ値の影響を大きく受けてしまう可能性があります。これは、二乗計算によって外れ値の持つ情報が強調されてしまうためです。一方、中央絶対誤差は誤差の絶対値、つまりゼロからの距離を扱うため、外れ値の影響を最小限に抑えられます。これは、極端に大きいまたは小さい値であっても、ゼロからの距離として評価されるため、他のデータと比べて極端に大きな影響を与えないためです。このように、中央絶対誤差は外れ値に対して頑健な指標と言えるため、データの中に外れ値が含まれている可能性がある場合には、平均二乗誤差よりも適切な指標となりえます。

中央絶対誤差の活用例

– 中央絶対誤差の活用例中央絶対誤差は、実測値と予測値の差の絶対値の中央値を表す指標であり、様々な分野で活用されています。需要予測や株価予測など、将来の値を予測する場面では、予測値の誤差を小さく抑えることが重要です。中央絶対誤差は、予測誤差の大きさを評価する指標として用いることができ、誤差の平均値である平均絶対誤差と比較して、外れ値の影響を受けにくいという特徴があります。そのため、外れ値を含む可能性のあるデータに対して、よりロバストな予測モデルを構築する際に役立ちます。また、中央絶対誤差は異常値検出にも応用できます。これは、正常なデータからの誤差は中央絶対誤差よりも小さい値をとることが期待されるのに対し、異常値は正常なデータとは異なる挙動を示すため、誤差が大きくなる可能性が高いという考え方に基づいています。具体的には、まず過去のデータから中央絶対誤差を算出し、次に新しいデータに対する誤差を計算します。そして、計算された誤差が中央絶対誤差よりも大幅に大きい場合、そのデータは異常値であると判断することができます。このように、中央絶対誤差は予測問題や異常値検出など、様々な場面で活用されています。

まとめ

今回は、機械学習モデルの性能を測る指標の一つである、中央絶対誤差について詳しく解説しました。

機械学習では、現実のデータを使ってモデルを作り、未知のデータに対してどれくらい正確に予測できるかを評価することが重要です。この評価には、様々な指標が使われますが、その中でも中央絶対誤差は、予測値と実際の値の誤差の大きさを把握するのに適した指標です。

中央絶対誤差は、計算方法が単純で理解しやすく、特別な知識がなくても扱いやすいという利点があります。また、誤差を絶対値で扱うため、極端に大きな値や小さな値といった外れ値の影響を受けにくいという特徴も持っています。

これらのことから、中央絶対誤差は、様々な予測タスクにおいて重要な指標として広く使われています。例えば、需要予測や売上予測といったビジネスの現場では、予測の誤差を小さく抑えることが求められますが、中央絶対誤差は、そのような場合に予測モデルの精度を評価する指標として非常に役立ちます。

機械学習モデルの評価を行う際には、ぜひ中央絶対誤差を活用してみてください。