↑: [[G検定に関する知識]] - いずれも**回帰モデル**の評価指標（**分類モデルには使わない**） ← 重要 - [[MSE]]（Mean Squared Error：平均二乗誤差） - 誤差を2乗して平均→大きな誤差に強いペナルティ - 外れ値に敏感 - 単位が2乗される（例：円²）→直感的にわかりにくい - 医療・金融など大きな誤差が許されない分野で有用 - [[RMSE]]（Root MSE：二乗平均平方根誤差） - MSEにルートをかけたもの→単位が元のデータと同じに戻る - 現場で最もよく使われる - [[MAE]]（Mean Absolute Error：平均絶対誤差） - 誤差の絶対値を平均→外れ値の影響を受けにくい - 覚え方: 外れ値に厳しくしたい→MSE/RMSE、外れ値に鈍感にしたい→MAE