MAEの理解

問題

MAEに関する記述のうち誤りを1つ選べ。

MAE（Mean Absolute Error：平均絶対誤差）は、回帰モデルにおける予測値と実際の値の誤差の「絶対値」をとり、その平均を計算した評価指標です。

MSEのように誤差を2乗しないため、一部の極端な外れ値（ノイズ）に評価が引きずられにくい（ロバスト性が高い）という特徴があります。

実務のAI開発において、外れ値の影響を抑えて安定した評価を行いたい需要予測などでよく用いられます。

1. MAEは誤差の絶対値を平均する

正しい：MAEは誤差の絶対値を平均する指標であり、誤差を2乗しないため外れ値の影響を受けにくい（強い）という性質があります。

2. MAEは元の単位で解釈できる

正しい：MAEは誤差の絶対値をとって平均するため、計算結果の単位が元の目的変数と同じになり、直感的に解釈できます。

3. MAEは外れ値に弱い

誤り：MAEは誤差を2乗しないため、外れ値の影響を受けにくい（外れ値に強い）指標です。

4. MAEは売上予測などで使われる

正しい：外れ値に引きずられずに安定した評価が可能であるため、売上予測など様々な実務モデルの評価に使われます。

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