Mean Squared Error

平均二乗誤差（へいきんじじょうごさ）とは、機械学習の分野で、作った模型の良し悪しを測る物差しの一つです。この物差しは、模型が予想した値と、実際に起きた値との違いを測ることで、模型の精度を確かめることができます。 具体的には、まず模型が予想した値と、実際に起きた値との差を計算します。この差を「誤差」と言います。次に、この誤差を二乗します。二乗する理由は、誤差が正負どちらの場合でも、その大きさを正の値として扱うためです。そして、全てのデータ点における二乗した誤差を合計し、データの個数で割ります。こうして得られた値が平均二乗誤差です。 平均二乗誤差の値が小さければ小さいほど、模型の予想が実際の値に近いことを示し、模型の精度が高いと言えます。逆に、値が大きければ大きいほど、模型の予想が実際の値からかけ離れており、模型の精度が低いと言えます。 例えば、来月の商品の売り上げを予想する模型を作ったとします。この模型を使って来月の売り上げを予想し、実際に来月が終わった後に、模型が予想した売り上げと、実際の売り上げを比較します。もし平均二乗誤差が小さければ、その模型は来月の売り上げを精度良く予想できたと言えるでしょう。 平均二乗誤差は、様々な種類の模型の精度を測るために使えます。例えば、商品の売り上げ予想以外にも、株価の予想や天気の予想など、様々な場面で使われています。また、複数の模型の性能を比べる時にも役立ちます。複数の模型で平均二乗誤差を計算し、その値を比較することで、どの模型が最も精度が高いかを判断できます。そして、より精度の高い模型を選ぶことで、より正確な予想を行うことができます。