連載目次 用語解説「MSLE」 機械学習における平均二乗対数誤差(MSLE:Mean Squared Logarithmic Error)とは、各データに対して「予測値の対数と正解値の対数との差(=対数誤差)」の二乗値を計算し、その総和をデータ数で割った値(=平均値)を出力する関数である。(図1)。なお対数誤差は、「予測値の対数-正解値の対数」ではなく「正解値の対数-予測値の対数」でもよい。 数式では、log(1+ŷi)やlog(1+yi)という形で「+1」していることに注意してほしい。もし「+1」せずにlog(ŷi)やlog(yi)にした場合、ŷiやyiの値が0だと、その自然対数(eを底とする対数)を計算する式は「log(0)=マイナス無限大」となってしまい、数値が計算できなくなる。これを回避するためにわざと「+1」しているのである(図2)。 また「+1」することの利点として、lo