平均二乗誤差 (MSE)とは
平均二乗誤差 (MSE)とは、それぞれのデータに対して、実際の値と予測値の差の2乗を計算し、その総和をとり、データの総数で割った値です。
平均二乗誤差 (MSE)では、値が小さいほど誤差の少ないモデルと言えます。
ちなみにMSEは”Mean Squared Error”の略です。数式では平均二乗誤差は以下のように表せます。
![](https://aiacademy.jp/media/wp-content/uploads/2022/03/%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%83%E3%83%88-2022-03-07-11.19.30.png)
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。
![](https://aiacademy.jp/media/wp-content/uploads/2021/12/bootcamp_ad_72ppi-1024x341.png)
[…] 関連:平均二乗誤差 (MSE)とは […]
[…] 関連:平均二乗誤差 (MSE)とは […]