RMSEとは
RMSE（Root Mean Squared Error、二乗平均平方根誤差）とは、MSE（平均二乗誤差）の平方根を取った回帰モデルの評価指標です。予測値と実際の値の誤差を元のデータと同じ単位で表現できるため、誤差の大きさを直感的に解釈しやすいという特長があります。
| ひとことで言うと | MSEの平方根。元データと同じ単位で誤差の大きさを表せる指標。 |
|---|---|
| 何がうれしいか | 「平均して何円ずれるか」と、現場に説明しやすい形になる。 |
| 注意点 | MSE同様、外れ値に強く影響される。 |
RMSEの特徴
RMSEはMSEと同様に、大きな誤差に対して大きなペナルティを与えます。例えば、多くの予測がほぼ正確でも一つの大きな外れ値があると、RMSEは大幅に上昇します。この特性は、大きな誤差を許容できないタスク（金融予測など）では望ましいですが、外れ値に頑健な評価が必要な場合にはMAEの方が適切です。
1MSEを計算単位は「円の2乗」
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2平方根を取る元の単位に戻す
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3「平均±○円」直感的に理解できる
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4現場に説明できる許容範囲か判断しやすい
RMSEの解釈
RMSEの値は「予測が平均的にどの程度ずれるか」を示します。例えば、住宅価格予測でRMSE=500万円であれば、予測は平均して約500万円の誤差があることを意味します。ただし、二乗の影響で実際の平均誤差よりもやや大きめの値になる傾向があります。
他の指標との使い分け
RMSEは多くの回帰コンペティションで標準的な評価指標として使われています。MAE（平均絶対誤差）が中央値に近い値を最適化するのに対し、RMSEは平均値に近い予測を促進します。タスクの要件に応じてRMSEとMAEを使い分けることが推奨されます。