MedAE

- MedAEとはMedAEは、「中央絶対誤差」を意味する言葉で、機械学習モデルの性能を測る指標の一つです。機械学習モデルとは、大量のデータから法則性やパターンを学習し、未知のデータに対しても予測や判断を行うことができるモデルのことです。そして、そのモデルがどれくらい正確に予測できているかを評価する必要があるのですが、その際にMedAEのような指標が使われます。MedAEは、具体的には、複数のデータに対して、モデルが予測した値と実際の値との誤差を計算し、その誤差の絶対値の中央値を求めることで算出されます。例えば、ある商品の売上予測モデルを構築したとします。そして、ある月の5つの商品の売上を予測した結果、実際の売上と比べてそれぞれ「2, 5, 3, 8, 1」だけ誤差があったとします。この場合、まずそれぞれの誤差の絶対値を計算します。すると、「2, 5, 3, 8, 1」となります。次に、これらの値を小さい順に並べ替えます。すると、「1, 2, 3, 5, 8」となります。この中で、中央に位置する値は「3」です。これがMedAEの値となります。MedAEは、RMSE（平方根平均二乗誤差）などの他の指標と比べて、外れ値の影響を受けにくいという特徴があります。そのため、外れ値を含む可能性のあるデータセットを扱う場合に適しています。