計算の際に二乗されるので10倍のスケールの誤差は指標上の重要度は100倍となります。もし平均的な誤差の100倍もの値が存在するとしたら、その重要度は平均的な誤差10,000倍、つまり10,000レコード分にもなってしまいます。 ・二乗平均平方根誤差（RMSE：Root Mean Squared Error） まずは各データに対して誤差を二乗します。 次に誤差の二乗を合計します。 9 + 4 + 100 + 0 + 25 + 4 + 4 = 146. 1,71.332,73.173,70.294,70.285,72.366,71.68 これの測定値の平均二乗誤差 と 平均値の平均二乗誤差って、どう求めますか？ 最後に平方根を取ります。 mse(平均二乗誤差)を小さくする（バイアスもバリアンスも小さくなればmseも小さくなる）という方針は、良い学習モデルを作るということになる。 10合目：母数の推定. よって、最小平均二乗誤差推定値は となります。 ※上の証明の中で突然 が出てきました。これは、最小平均二乗誤差推定値は となることを知っていないと思いつかないかもしれません。

mse登山も、だいぶ高いところまで上ってきて、ようやく山頂が見えてきたような 続いてデータの件数で割って平均を取ります。 146 / 7 = 20.857142857142857.

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