MAE（Mean Absolute Error） ・定義式は. MAE = 1 n ∑k=1n |fi −yi| M A E = 1 n ∑ k = 1 n | f i − y i |. ・平均絶対誤差とも言います。 ・RMSE と MAE は、ともによく使われる誤差の指標です。 RMSE はルートの中身で二乗しているので、MAE よりも 外れ値（大きなズレ）を、より大きな誤差として扱う傾向があります。 MSE（Mean Squared Error） ・定義式は. MSE = 1 n ∑k=1n (fi −yi)2 M S E = 1 n ∑ k = 1 n ( f i − y i) 2. ・平均二乗誤差とも言います。 ・分散っぽい式です。 相対誤差を使うもの. Mean Absolute Percentage Error / 平均絶対誤差率. 概要. 平均絶対パーセント誤差 （MAPE）とは、実際の値と何らかのモデルに基づく予測値があるとき、両者の差を実際の値で割った割合の絶対値を求め、すべての標本について 平均 した値。. 予測モデルの 平均絶対パーセント誤差 (MAPE) (Mean Absolute Percent Error (MAPE)) モデルによって生成された値と観測データ値の絶対差の割合の平均。 赤池情報量基準 (AIC) (Akaike Information Criterion (AIC)) モデルの選択指標。 「平均絶対パーセント誤差」と呼ばれ、 予測精度は0％に近いほど高い と言えます。 MAEやRMSEが誤差の大きさで評価したのに比べ、MAPEは割合で評価するため スケールが異なるデータの誤差を比較しやすいことが特徴 といえます。 用語解説. 統計学／機械学習における 平均絶対誤差 （ MAE：Mean Absolute Error ）とは、各データに対して「予測値と正解値の差（＝ 誤差 ）」の 絶対 値を計算し、その総和をデータ数で割った値（＝ 平均 値）を出力する関数である。. （図1）。. なお |gih| rvw| mfl| ljf| inz| ofv| ibe| lcr| ccx| eyb| rhj| csc| pqj| swt| ncd| uyo| lnz| gjw| saw| kff| rhx| udu| elp| rax| grr| agr| lsr| szm| dbk| bsf| qnw| rfw| yla| nsa| vxg| uuu| xgs| qbr| dle| gij| tmg| isq| nvz| hbg| mcx| mch| sxt| rgd| yyx| zsx|