機械学習に関する用語 AIにおける「L1損失」を理解する：統計学と機械学習における平均絶対誤差
-平均絶対誤差とは-
平均絶対誤差 (MAE) は、統計学と機械学習において、予測値と正解値の誤差を測定するメトリックです。MAE は、予測値と正解値の差の絶対値の平均で計算されます。言い換えると、MAE は、各予測値と対応する正解値との距離の平均です。MAE は、単位が正解値と同じで、予測値と正解値の差が小さいほど MAE の値が小さくなります。したがって、MAE の値が小さいほど、予測モデルの性能が高いことを示します。
