「エラーメトリクス」とはどういう意味ですか？
目次
エラーメトリクスは、数値を予測するモデルがどれだけうまく機能しているかを測るためのツールだよ。モデルが予測をするとき、よく間違えちゃうことがあって、エラーメトリクスはそのミスを数値化するのに役立つんだ。
一般的なエラーメトリクスの種類
-
平均二乗誤差 (MSE): この指標はエラーの二乗の平均を計算するよ。エラーは予測値と実際の値の差を指すんだ。MSEが低いほど、モデルはより良いってことだね。
-
平均絶対誤差 (MAE): こっちは絶対エラーの平均を見て、高すぎるか低すぎるかは無視するよ。MSEと似ていて、小さいMAEはより良いパフォーマンスを示すんだ。
-
決定係数 (R²): この指標は、結果の変動のどれだけがモデルで説明されるかを示してる。R²の値が1に近いほど、モデルはほとんどの変動を説明できてるってことだよ。
エラーメトリクスの重要性
これらのメトリクスを使うことで、異なるモデルを比較して、どれがより正確かを決定しやすくなるんだ。モデルがどれだけうまく機能しているか、そして改善するために何が必要かを明確に見る手助けになるよ。