二乗平均平方根誤差（Root Mean Square Error：RMSE）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

二乗平均平方根誤差（Root Mean Square Error：RMSE）

二乗平均平方根誤差（Root Mean Square Error：RMSE）は、予測と実測の誤差を二乗して平均しその平方根をとった指標です。値が小さいほど予測が当たっていると解釈します。MSEだと単位が二乗になるため直感が持ちにくいのに対し、RMSEは元の単位に戻るので読みやすいのが利点です。

二乗平均は大きな誤差を強く罰してくれますが単位が二乗（円²・℃²）になります。平方根をとることで単位を元に戻し、現場感のある「平均的な外れ幅（ただし大外しを重めに評価）」として解釈できます。

二乗平均平方根誤差（Root Mean Square Error：RMSE）関連用語

二乗平均平方根誤差（Root Mean Square Error：RMSE）に関連する単語は以下の通りです。

二乗平均平方根誤差（Root Mean Square Error：RMSE）やさしい解説

テストの予想と本当の点の差を二乗して平均し、最後に平方根をとった数。大きく外したときの影響が大きくなるようにした平均的な外れ幅で数が小さいほど予想が上手い。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方はぜひご覧ください。