SSE

統計や機械学習の世界では、予測モデルの良し悪しを測ることはとても大切です。そのために、「残差平方和」という尺度がよく使われます。これは、簡単に言うと、モデルがどれくらい実際のデータに合っているかを表す数値です。 例えば、来月の商品の売上を予測するモデルを作ったとします。このモデルを使って予測した売上と、実際に来月売れた商品の売上には、当然ながら差が出てきます。この差のことを「残差」と言います。残差が小さいということは、予測が実際の値に近かったということなので、良いモデルと言えます。逆に、残差が大きいと、予測が外れてしまったということなので、モデルの精度が低いと言えます。 残差平方和は、この残差を二乗して、全てのデータについて足し合わせたものです。二乗する理由は、残差にはプラスとマイナスがあるので、そのまま足し合わせると、互いに打ち消しあってしまい、全体の誤差が正しく評価できないからです。二乗することで、全ての残差をプラスの値に変換し、合計することで全体の誤差を適切に測ることができます。 残差平方和の値が小さいほど、モデルの予測精度が高いと言えます。これは、残差が小さい値ばかりであれば、二乗して足し合わせても小さな値になるからです。逆に、残差平方和の値が大きい場合は、モデルの予測精度が低いということになります。 残差平方和は、モデルの精度を評価するための重要な指標であり、より良い予測モデルを作る上で欠かせないものです。様々な場面で使われているので、理解しておくと役に立ちます。