平均二乗誤差
平均二乗誤差
平均二乗誤差(Mean Squared Error)は回帰問題で用いられる最も基本的な評価関数の一つです。
この関数は予測値と実際の正解値との差の二乗の平均値で表されます。誤差の二乗の平均値であるため、評価関数として利用する際には外れ値に対してより重要視できるという利点がありますが、逆に損失関数として利用する際には外れ値に過剰に反応してしまうといった欠点があります。
👉より体系的に学びたい方は「人工知能基礎」(東京大学松尾豊先生監修)へ
クイズ
回帰問題において、最適化を行う際に用いられる最も基本的な評価関数である平均二乗誤差について述べた文章のうち、最も適切な選択肢を一つ選べ。
人工知能基礎講座を提供中
人工知能の第一人者である東京大学の松尾豊教授が監修した人工知能基礎講座を受講してみませんか?
人工知能の歴史から自然言語処理、機械学習、深層学習といった最先端のトピックやAIに関わる法律問題まで網羅しているので全てのビジネスパーソン・AIの初学者におすすめです。
サンプル動画
AI初学者・ビジネスパーソン向けのG検定対策講座
zero to oneの「E資格」向け認定プログラム
日本ディープラーニング協会の実施するE資格の受験ならzero to oneの「E資格」向け認定プログラム (税込165,000円) をおすすめします。当講座は、東京大学大学院工学系研究科の松尾豊教授と東北大学大学院情報科学研究科の岡谷貴之教授が監修する実践的なプログラムとなっています。
厚生労働省の教育訓練給付制度対象のE資格認定プログラムの中では最安値※となり、実質負担額49,500円~(支給割合70%の場合)で受講可能です。※2023年弊社調べ