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。

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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。

1.この関数の特徴は、外れ値からの影響をあまり受けないことである。
2.この関数では予測値と正解値の差の絶対値の平均を計算する。
3.この関数の特徴は、微分不可能なことである。
4.この関数では予測値と正解値の差の二乗値の平均を計算する。

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平均二乗誤差(MSE)は予測値と正解値の差の二乗の平均値を計算します。この関数は微分可能であるため、傾きを利用してこの誤差を最小化するように学習を行います。特徴として、誤差の二乗を考えているため、外れ値に対して過剰に反応してしまうと言ったことが挙げられます。
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