機械学習の精度評価 - 驚異のアニヲタ社会復帰の予備

機械学習を用いてスリーサイズ推定問題を解いていたのだが、これを見た友人が どれくらいの精度で予測できるのでしょうか? という至極まっとうな質問をしてきたので考える。 声優統計第一号では 評価指標はMSE（予測値と実際の値と二乗和をデータ数で割ったもの）であり、これが低ければ低いほどモデルの精度が良い。また、評価には10-fold Cross-Validationを行い、MSEの平均値を用いた。 学習用データ396件を10分割（これを便宜上ブロックと呼ぶ）し、ある1ブロックを精度確認用として取り除き、残り9ブロックでモデルを構築し、取り除いた1ブロックで予測誤差を計算する、という作業を10回行い、その誤差の平均値を取った。 とのことである。交差検証はよく使うと思う。 回帰したモデルのMSEはここによくまとまっている。 MSEは単位が自乗なので、平方をとれば単位がそろう。を誤差と言っている。

[rishida]

機械学習を用いてスリーサイズ推定問題を解いていたのだが、これを見た友人が. どれくらいの精度で予測できるのでしょうか? という至極まっとうな質問をしてきたので考える。 声優統計第一号では. 評価指標はMSE（予測