MAE（Mean Absolute Error）
MAE（Mean Absolute Error、平均絶対誤差）とは、予測モデルが出した結果と実際の値とのズレを測るための指標です。回帰モデルなど、数値を予測するタスクにおいて、モデルの精度を評価するために使われます。
MAE（Mean Absolute Error、平均絶対誤差）は、予測値と実際の値の差をすべて計算し、その差の大きさを平均して求めます。誤差の大きさだけを考慮するため、プラスやマイナスの誤差が打ち消し合うことはなく、全体的なズレの大きさを直接反映します。つまり、MAE（Mean Absolute Error、平均絶対誤差）が小さければ小さいほど、そのモデルの予測が実際の値に近く、精度が高いことを意味します。
MAE（Mean Absolute Error、平均絶対誤差）は、どれだけ予測が実際の結果から離れているかをわかりやすく評価するための重要な指標です。
MAE（Mean Absolute Error）関連用語
MAE（Mean Absolute Error）に関連する単語は以下の通りです。
- 平均二乗誤差（MSE）
- 決定係数（R²）
- 回帰（Regression）
- 誤差（Error）
MAE（Mean Absolute Error）やさしい解説
MAE（Mean Absolute Error、平均絶対誤差）とは、AIが出した予測結果が、実際の答えとどれくらいズレているかを測るための指標です。たとえば、AIが明日の気温を予測したとして、その予測が実際の気温からどれくらい違うかを調べるのに使われます。
MAE（Mean Absolute Error、平均絶対誤差）は、ズレの大きさをすべて足して、その平均を計算します。ズレが小さいほど、AIの予測が正確だということです。簡単に言うと、「どれくらい予測が当たっていたか」を数字でわかりやすく表してくれるものです。
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