AI用語『R2』とは?決定係数と機械学習の関係
AI初心者
先生、「AIに関する用語」とありますが、『R2』とは何ですか?
AI研究家
『R2』とは、統計学や機械学習において、回帰モデルの決定係数を表す用語です。
AI初心者
決定係数というのは、予測値と実測値との近さを表す値ですか?
AI研究家
その通りです。R2は0から1の間の値を取り、1に近いほど予測値が実測値に近いことを示します。
R2とは。
AI用語「R2」とは、統計学や機械学習における決定係数のことです。
決定係数の定義と求め方
決定係数の定義
決定係数とは、機械学習モデルのパフォーマンスを評価する指標の一つです。回帰問題において、モデルが観測値をどの程度うまく予測できるかを表します。具体的には、予測値と実測値の二乗平均平方根誤差(MSE)を、実測値の分散で割った値で定義されます。
決定係数の求め方
決定係数を計算するには、次の式を使用します。
決定係数 = 1 – (MSE / 分散)
ここで、MSE は予測値と実測値の二乗平均平方根誤差、分散は実測値の分散です。決定係数は 0 から 1 の値をとり、1 に近いほどモデルの予測精度が高くなります。
R2が機械学習で用いられる理由
R2が機械学習で用いられる理由
R2は機械学習モデルの適合度を評価するのに重要な指標です。適合度とは、モデルがデータからどの程度正確に学習できたかを表します。 機械学習では、モデルがトレーニングデータに過適合したり、トレーニングデータに十分に適合できなかったりすることがあります。R2は、モデルがどちらの場合にも偏らないように、適度な適合度を達成していることを確認するのに役立ちます。
さらに、R2はモデルの予測能力を評価にも使用できます。 R2値が高いモデルは、新しいデータに対しても予測が正確な傾向があります。つまり、R2は機械学習モデルのパフォーマンスを包括的に評価するための、強力なツールとなります。
決定係数の限界と注意点
決定係数の限界とは、モデルの適合度を評価する指標である決定係数(R2)の限界点を指します。R2は0から1の間の数値で、モデルがデータをどれだけ正確に予測できるかを表します。ただし、以下のような限界があります。
* 説明力の過大評価決定係数は、独立変数の数が増加すると単純に上昇する傾向にあります。モデルの複雑さが増加しても、実際にはより正確な予測が得られないにもかかわらず、R2が上昇する可能性があります。
* 外挿の信頼性の低さ決定係数によってモデルが過去のデータに対する適合度が評価されるだけで、未来のデータを予測する能力については評価されません。外挿はデータ範囲外での予測であるため、R2が高いモデルでも外挿の精度は保証されません。
* 線形関係の想定決定係数は、応答変数と説明変数の線形関係に基づいています。関係が非線形の場合、R2はデータの適合度を正確に表さない場合があります。
相関係数との関係
R2と相関係数の関係
R2は相関係数の二乗です。相関係数は、2つの変数の線形関係の強さを示す値です。-1から1までの値をとり、1に近いほど強い正の相関、-1に近いほど強い負の相関を表します。R2は相関係数の二乗なので、0から1までの値を取り、0に近いほど関係が弱く、1に近いほど関係が強くなります。ただし、R2は相関係数とは異なり、負の値を取ることがありません。
AI用語の理解を深める
AI用語の理解を深める
AI(人工知能)の分野では、専門用語が数多く使用されています。R2もその1つで、機械学習のモデルの精度を評価する指標としてよく用いられます。機械学習とは、コンピュータに人間のように学習させる技術ですが、学習したモデルがどれほど正確にデータを予測できるかを測定する方法が必要です。そこで登場するのが決定係数(R2)です。