変数RMSEおよびR2

ファンクション品質の定量化には、一連の変数が使用されます。ここではこれらの変数について説明します。

RMSE（平均二乗誤差）

RMSE（Root Mean Square Error：平均二乗誤差）は、モデルについて予想される「ばらつき」（標準偏差）を表します。第2の測定値は、68%の確率でモデル予測値から1 RMSE未満（95.5%で2 RMSE未満、99.7%で3 RMSE、など）になります。

RMSEは以下のように定義されます。

式. 1: 平均二乗誤差（RMSE）

ここで、Nは測定データの数です。また、SSRは以下の式で表されます。

式. 2: 残差二乗和（SSR）

このように、SSRは残差の二乗の総和（SSR = Sum of Squared Residuals）になります。

決定係数R2

決定係数R2は、モデルトレーニング後に残るばらつき（SSR）と、すべての測定データの平均値のばらつき（SST）との比較から、以下のように導き出されます。

式. 3: 決定係数R2 - ここでSSTは以下の式で表されます。

式. 4: 二乗の総和（SST）

R2はファンクションの出力誤差を評価するための相対的な指標です。分散した測定データのどの部分がファンクションにより表されているかを示します。