アルゴリズム 相対絶対誤差とは?求め方・仕組み・活用例をわかりやすく解説
機械学習の良し悪しを見極めることは、模型を選び抜いたり、より良く作り変える上でとても大切です。そのためには、模型の働きぶりを測る物差しが必要です。物差しには様々な種類がありますが、今回は「相対絶対誤差」という物差しについて詳しく説明します。
この物差しは、予想した値と実際の値のずれを、割合で表すという特徴を持っています。例えば、1000円を予想して1100円だった場合と、10円を予想して20円だった場合、金額のずれはそれぞれ100円と10円ですが、元の金額に対する割合で考えると、前者は10%、後者は100%となります。相対絶対誤差はこの割合に着目することで、データの大きさの違いに影響されずに、模型の働きぶりを正確に測ることができるのです。
例えば、家の値段を予想する模型と、鉛筆の値段を予想する模型を比べてみましょう。家の値段は数百万円、鉛筆の値段は数百円と、それぞれ扱う金額の大きさが全く違います。もし、金額のずれだけで模型の良し悪しを判断すると、家の値段を予想する模型の方が、鉛筆の値段を予想する模型より、常に悪いように見えてしまいます。これは、家の値段のずれは数万円単位になりやすいのに対し、鉛筆の値段のずれは数十円単位にしかならないためです。しかし、相対絶対誤差を用いると、割合で比較するため、データの大きさの違いに惑わされずに、どちらの模型がより正確に予想しているかを判断することができます。
このように、相対絶対誤差は、異なる大きさのデータを扱う複数の模型を比較する際に、非常に役立つ物差しと言えるでしょう。この物差しを使うことで、より良い模型を選び、より正確な予想を行うことができるようになります。
