機械学習の基礎

4件のデータの実際の値が3、5、2、6で、モデルの予測値がそれぞれ2、5、4、4のとき、平均二乗誤差(MSE)はどれか。

  1. A1.25
  2. B2.25
  3. C9
答えと解説を見る

正解:B. 2.25

各データの誤差(実際の値 − 予測値)は、1、0、−2、2です。MSEは誤差の2乗の平均なので、(1 + 0 + 4 + 4) ÷ 4 = 2.25です。誤差の絶対値の平均である平均絶対誤差(MAE)は、(1 + 0 + 2 + 2) ÷ 4 = 1.25です。MSEは誤差を2乗するので、大きく外れたデータ(外れ値)の影響をMAEより強く受けます。

  • A. 平均絶対誤差(MAE)の値です。
  • B. 正しい。(1 + 0 + 4 + 4) ÷ 4 = 2.25です。
  • C. 誤差の2乗の合計で、データの件数の4で割っていません。
この分野を解く 分野ページへ

関連する計算ツール

機械学習の基礎の参考書を探す PR

Amazonの検索結果へのリンクです。Amazonのアソシエイトとして、半導体教室は適格販売により収入を得ています。

機械学習の基礎のほかの問題

  1. 3つのデータ (x, y) = (1, 3)、(2, 4)、(3, 8) に、最小二乗法で直線 y = ax + b を当てはめた。x = 4 のときの予測値はどれか。
  2. ロジスティック回帰で、z = 2x − 4 をシグモイド関数 σ(z) = 1 ÷ (1 + e^(−z)) に通した値を、陽性である確率として出力する。x = 2 のときの出力はどれか。
  3. 決定木のあるノードに、クラスAのデータが6件、クラスBのデータが4件ある。このノードのジニ不純度はどれか。
  4. アンサンブル学習のバギング(ランダムフォレストなど)とブースティングの違いとして、適切なものはどれか。
  5. 2次元の点 (0, 0) のクラスをk近傍法で予測する。学習用データは、赤の点 (1, 0)、(3, 0)、(0, −3) と、青の点 (0, 2)、(−2, 1) である。距離をユークリッド距離とするとき、k = 3 と k = 5 の予測の組合せとして、正しいものはどれか。