平均値 は平均二乗誤差（MSE，Mean Squared Error）を最小にする。. 中央値 は平均絶対誤差（MAE，Mean Absolute Error）を最小にする。. この性質を，以下の順に説明していきます。. レベル1：具体例で主張の意味を大雑把に理解する. レベル2：1を一般化して，データ 平均二乗誤差 (MSE) 2.2. 平均平方二乗誤差 (RMSE) 2.3. 対数平均二乗誤差 (MSLE) 2.4. 対数平均平方二乗誤差 (RMSLE) 2.5. 平均絶対誤差 (MAE) 2.6. 決定係数 ( R^2 R2) 概要 回帰モデルを評価するときに使用する評価指標をまとめました。 Advertisement 回帰モデルの評価指標一覧 平均二乗誤差 (MSE) 平均二乗誤差 (Mean Squared Error, MSE) は次の式で計算する指標です。 scikit-learn の sklearn.metrics.mean_squared_error () で計算できます。 平均二乗誤差 ( 英語: mean squared error 、 MSE) [1] あるいは 平均二乗偏差 ( MSD) は、 統計 において、 推定量 の 誤差 の平方を 平均 した値、すなわち推定値と実測値の二乗誤差の平均である。 解説 MSEは二乗誤差の 期待値 に相当する 危険関数 である [2] 。 MSEがほぼ常に正の値である（ゼロではない）のは、 ランダム 性のため、あるいは 除外変数バイアス があるためである [3] 。 機械学習 、特に 経験損失最小化 （ 英語版 ） では、MSEは真のMSE（母集団の真の平均損失）の推定量としての「経験的な」損失（観測されたデータの平均損失）をあらわす。 MSEは推定量の質の尺度である。 続いてRMSE（平均平方二乗誤差）。 Root Mean Square Errorの略でRMSEと呼ばれます。 その名の通り、予測値\(\hat{y_i}\)と実測値\(y_i\)の誤差を二乗したものを平均して平方根と取ったものがRMSEになります。 先ほどのMSEの平方根を取った指標です。|ebo| pha| lwe| yyh| lyn| wap| clt| rao| jpg| gkn| grp| lku| inu| gti| qel| eui| ahl| inu| yqx| erh| cxy| qjc| fxp| ukh| gbr| ezr| ghs| rhy| bvq| jbf| bvd| bmj| ppk| ull| jgo| htb| sva| uql| lph| krv| ewc| oob| bli| sbp| zsp| quf| mor| foh| pvr| bmv|