RMSE（二乗平均平方根誤差）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

RMSE（二乗平均平方根誤差）

RMSE（Root Mean Square Error：二乗平均平方根誤差）は、予測値と実測値のズレを評価するための代表的な誤差指標のひとつです。

統計・機械学習・AIの分野で、「モデルの予測がどれくらい実際とズレているか？」を数値化するためによく使われます。

【簡単な計算方法】

1. 各データ点で、予測値と実際の値の差を出す（誤差）
2. それを 2乗 してすべて足し合わせる（大きな誤差を強調）
3. 全体の数で割って 平均
4. その 平方根 をとる（ルートをとる）

※RMSEは、このMSEの平方根（ルート）をとったものです。

RMSE（二乗平均平方根誤差）関連用語

RMSE（二乗平均平方根誤差）に関連する単語は以下の通りです。

RMSE（二乗平均平方根誤差）やさしい解説

RMSE（二乗平均平方根誤差）は、予測が「どれだけ外れていたか」を数で表す方法のひとつです。

例えば、あなたがAIで明日の気温を予測したとします。
実際の気温が「25度」だったのに、AIは「30度」って予測したら、誤差は「5度」です。

これをたくさんのデータについて調べて、「全体としてどれくらいズレてるか？」を数字で出したのがRMSEです。

AI関連の用語集【まとめ】

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