この記事を読んで分かること
- MAE(Mean Absolute Error)とは何か
MAE(Mean Absolute Error)とは
MAE(Mean Absolute Error)とは、
です。
変数の定義
- \(N\)：レコード数
- \(y_i\)：レコードの真値
- \(\widehat{y}_i\)：レコードの予測値
各レコードの目的変数の真値と予測値の差の絶対値をとり、それらを平均したものです。
MAEは回帰タスクで使われる代表的な評価指標です。
MAEは外れ値の影響を低減した形での評価に適しています。
MAE(Mean Absolute Error)計算の具体例
下の表のデータを元にMAEの計算をしてみます。
| レコード番号\(i\) | 真値\(y_i\) | 予測値\(\widehat{y}_i\) |
| 1 | 100 | 80 |
| 2 | 150 | 90 |
| 3 | 60 | 70 |
\(MAE = \frac{1}{3}\{\left| 100-80\right| + \left|150-90\right| + \left| 60-70\right| \} \\
\qquad\quad = \frac{1}{3}\left(20 + 60 + 10\right) \\
\qquad\quad = 30
\)
まとめ
MAE(Mean Absolute Error)とは、\(MAE=\frac{1}{N}\sum ^{n}_{i=1}\left| y_{i}-\widehat{y}_{i}\right| ^{2}\)で表される評価指標です。
MAEは回帰タスクで使われる代表的な評価指標です。
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