「正規化平均二乗誤差」とはどういう意味ですか？

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正規化平均二乗誤差（NMSE）は、予測値が実際の値とどれくらい合っているかを測る方法だよ。期待していることと実際にテスト結果で観察することの違いを理解するのに役立つんだ。

NMSEを使う時は、データのスケールを調整して比較が公平になるようにすることが大事なんだ。つまり、NMSEは実際の値の範囲を考慮に入れて、扱っている数値の大きさに対する誤差がどれくらいあるかを見ることができるんだ。

NMSEの値が低いほど実際のデータに近いってことになって、高い値は大きな誤差を示すんだよ。この指標は科学や技術の分野で重要で、研究者や実務者が自分たちのモデルや予測の正確さを評価するのに役立つんだ。