ある飲食チェーンが、店舗ごとの1日の来客数を予測するモデルを評価している。評価用データには、近くで大きなイベントがあり、来客数が平常の数倍になった日が数日だけ含まれる。経営側は、こうした例外的な日に引きずられず、予測がふだん平均して何人ずれるかを、来客数と同じ単位で把握したい。評価指標として、最も適切なものを1つ選べ。
1つ選んでください
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解説
正解C
ポイント
MAEは大きな誤差を二乗で強調しないため、外れ値の影響を受けにくい指標です。大きな誤差を重く見たいときはRMSEを使います。
選択肢ごとの解説
- A
不適切
MSEの単位は来客数の二乗（人²）になり、そのままでは何人ずれるかとは読めません。また、誤差を二乗するため、イベント日の大きなずれに強く引きずられます。
- B
不適切
RMSEは単位が人に戻りますが、平方根をとる前に誤差を二乗しているため、大きなずれを重く数えます。少数のイベント日の誤差で、値が大きくふくらみます。
- C
適切 ◯ 正解
MAEは各日のずれの絶対値をそのまま平均するので、単位は人です。大きなずれを二乗で強調しないため、例外的な日に引きずられにくく、ふだんのずれの大きさをつかみやすい指標です。
- D
不適切
決定係数は、目的変数のばらつきのうちモデルで説明できる割合を表す、単位のない指標です。二乗誤差をもとに計算するため、大きなずれの影響も受けます。
補足
たとえば10日のうち9日のずれが10人、イベント日の1日だけ90人だったとします。MAEは(10×9+90)÷10 = 18人、RMSEは√((10²×9+90²)÷10) = √900 = 30人です。1日の大きなずれだけで、RMSEはMAEよりずっと大きくなります。
試験での狙われ方
MAE、MSE、RMSEの違いを、外れ値への敏感さや単位の観点から、業務の要件に合う指標を選ばせる形が考えられます。
関連用語
参考
- G検定 試験出題範囲（シラバス2024）第1.4版 （技術分野 項目10 モデルの選択・評価） 2026年10月31日閲覧
- Willmott and Matsuura, Advantages of the mean absolute error (MAE) over the root mean square error (RMSE) in assessing average model performance, Climate Research 30 (2005) 2026年10月31日閲覧