RMSE、MSE、MAE、SDの簡単な紹介

クズども · 2025年2月20日 14:09:48に投稿

RMSE(平均二乗根誤差)

観測値と真値の偏差を測定します。

機械学習モデルの予測結果の指標としてよく用いられます。

MSE(平均二乗誤差)平均二乗誤差

MSEは、真値と予測値の差の二乗を合計して平均したものです。

二乗の形で導出するのが便利であるため、線形回帰の損失関数としてよく用いられます。 MSE値が低いほど、実験データの記述における予測モデルの精度が向上します。

MAE(平均絶対誤差)平均絶対誤差

は絶対誤差の平均値です。

これにより、予測値の誤差の実際の状況をよりよく反映できます。

標準偏差(SD)

算術平均分散の根。

値の集合の離散化度を測定するために用いられます。

クズども · 2025年2月20日 14:37:07に投稿

MSE(平均二乗誤差)は平均二乗誤差によって計算されます

Pythonバージョン

ログインが見えます。

.NET/C#バージョン(両実装)

ログインが見えます。

クズども · 2025年2月20日 14:43:08 に投稿

Math.NET 統計関数クラス

MathNet.Numerics.Statisticsの基本的な統計クラスとその関数 Math.NET は以下の通りに導入され、静的クラスのメソッドは基本的に拡張メソッドとして直接使用できます。

1. 統計クラス、基本データセットの統計量(最小、最大、平均、母集団分散、標準偏差など)。静的クラスの場合、統計学は全体的な統計クラスであり、多くの関数はデータセットの種類に応じて個別に呼び出されます。

2. StreamingStatistics(静的クラス)は、ストリーミングデータセットの統計であり、一部の大規模なデータセットに適したもので、一度にメモリに読み込むことはできません。

3. ArrayStatisticsは静的クラスで、通常の未ソート配列データセットの統計的で、一度にメモリにロードされるため、計算がより便利です。

4. SortedArrayStatisticsは静的クラスで、ソートされた配列データセットの統計です。

5. DescriptiveStatisticsは非静的クラスで、Statisticsクラスと似た機能を持ちますが、違いは統計学は静的手法であり、一つずつ計算され、クラスが初期化されるとすべての指標を一度に計算でき、属性を通じて直接取得できることです。

6. RunningStatistics(非静的クラス)はStatisticsクラスと似た機能を持ちますが、データを動的に更新・再計算することが可能です。

参考：

ハイパーリンクのログインが見えます。
ハイパーリンクのログインが見えます。
ハイパーリンクのログインが見えます。

クズども · 2025年2月20日 14:48:23に投稿

RMSE(平均二乗根誤差)

Pythonバージョン

ログインが見えます。

.NET/C#バージョン

ログインが見えます。

以下に示すように:

RMSE、MSE、MAE、SDの簡単な紹介

関連記事

閲覧したセクション