【評価指標】MAE とは

MAEとは

MAE(Mean Absolute Error/平均絶対値誤差)は、真の値と予測値の差の絶対値の平均です。
つまりどれだけズレているのかというのを評価します。外れ値の影響を低減した形での評価に適しています。

MAEを使用するケースとして、全サンプルの誤差を平等に評価し、サンプル全体の誤差をできるだけ小さくしたい場合に利用します。さらにMAEは外れ値に影響されにくいと言われています。逆に考えるとRMSEは大きく外れている値に対しても誤差が最小化されます。

関連:評価指標(回帰)

関連:平均二乗誤差 (MSE)とは

機械学習や統計を効率よく学ぶには?

機械学習や統計を効率よく学ぶには、普段から機械学習や統計学を用いて業務をしている現役のデータサイエンティストに質問できる環境で学ぶことです。
質問し放題かつ、体系的に学べる動画コンテンツでデータ分析技術を学びたい方は、オンラインで好きな時間に勉強できるAI Academy Bootcampがオススメです。受講料も業界最安値の35,000円(6ヶ月間質問し放題+オリジナルの動画コンテンツ、テキストコンテンツの利用可能)なので、是非ご活用ください。

2 COMMENTS

現在コメントは受け付けておりません。