相対誤差

- 機械学習モデルの評価指標 機械学習において、作成したモデルがどれほどの精度で予測や分類を行うことができるのかを評価することは非常に重要です。モデルの性能を測る指標は数多く存在しますが、その中でも基本となるのが「誤差」です。誤差とは、モデルが予測した値と実際の値との間のずれを表すもので、この値が小さいほどモデルの精度が高いことを示します。 誤差を計算する方法はいくつかありますが、代表的なものとして、実際の値と予測値の差の絶対値を計算する「絶対誤差」や、絶対誤差の平均を計算する「平均絶対誤差」などが挙げられます。これらの指標は直感的で理解しやすいという利点がありますが、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。 そこで、今回は外れ値の影響を受けにくい指標である「相対二乗誤差」について詳しく解説していきます。相対二乗誤差は、実際の値と予測値の差を二乗し、実際の値で割ることで計算されます。この指標は、誤差を相対的に評価できるため、異なるデータセット間でのモデルの性能比較に適しています。さらに、二乗することで大きな誤差をより強調するため、モデルの改善にも役立ちます。 相対二乗誤差は、機械学習モデルの性能評価において重要な指標の一つです。しかし、相対二乗誤差だけでモデルの良し悪しを判断するのではなく、他の指標も組み合わせて総合的に判断することが重要です。