
RAE:誤差を測る新たな視点
相対絶対誤差(そうたいぜったいごさ)は、統計学や機械学習の分野で予測の正確さを評価する際に使われる大切な指標です。この指標は、実測値と予測値の差を、実測値の平均値で割ることで計算されます。この計算方法のおかげで、異なる単位や規模を持つデータでも比較が可能になります。例えば、家の値段と株価の予測のように、全く異なる種類のデータを扱う場合でも、相対絶対誤差を用いることで、予測の精度を同じ尺度で比べることができます。
相対絶対誤差を理解する上で重要なのは、この指標が「相対的」な誤差を表している点です。つまり、単に予測値と実測値の差を見るだけでなく、実測値の平均値に対する割合で誤差を評価します。これは、ある程度予想される誤差の範囲を考慮に入れるようなものです。例えば、100万円の家を予測する際に1万円の誤差と、10万円の株を予測する際に1万円の誤差では、同じ1万円でも意味合いが大きく違います。相対絶対誤差は、このような違いを適切に反映することができます。
相対絶対誤差の値は、通常0から1までの範囲で表されます。0に近い値は、予測値が実測値と非常に近い、つまり予測精度が高いことを示します。逆に1に近い値、あるいは1を超える値は、予測値と実測値の間に大きなずれがあることを意味し、予測精度が低いことを示します。このように、相対絶対誤差は、予測モデルの良し悪しを判断するための分かりやすい指標となっています。
相対絶対誤差は、モデルの改善にも役立ちます。誤差の値を確認することで、モデルの弱点や改善点を把握することができます。例えば、特定の条件下で誤差が大きくなる場合、その条件に特化した修正を加えることで、モデル全体の精度を向上させることができます。このように、相対絶対誤差は、予測モデルの開発や改良において欠かせないツールと言えるでしょう。