用語「残差平方和」「二乗和誤差」について説明。. 残差平方和は、線形回帰の最小二乗法で用いられる関数の一つで、各データに対して「観測値と予測値の差（＝残差）」の平方値を計算し、それを総和した値を表す。. 二乗和誤差は、損失関数の一つで 二乗平均平方根誤差 （にじょうへいきんへいほうこんごさ）は、モデルまたは 推定量 により予測された値（標本値または母集団値）と観測された値の間の差として頻繁に使用される尺度である。 RMSE (root-mean-square errorの略)または RMSD (root-mean-square deviationの略) などとも書かれる。 RMSDは、予測値と観測値の差の2次の標本 モーメント の平方根、すなわちこれらの差の 二乗平均平方根 を表している。 これらの 偏差 は、推定に使用されたデータ標本で計算された場合は 残差 と呼ばれ標本でなく計算された場合は 誤差 （または予測誤差）と呼ばれる。 最小二乗法（さいしょうにじょうほう、さいしょうじじょうほう；最小自乗法とも書く、英: least squares method ）は、誤差を伴う測定値の処理において、その誤差の二乗の和を最小にするようにし、最も確からしい関係式を求める方法である。 平均値 は平均二乗誤差（MSE，Mean Squared Error）を最小にする。. 中央値 は平均絶対誤差（MAE，Mean Absolute Error）を最小にする。. この性質を，以下の順に説明していきます。. レベル1：具体例で主張の意味を大雑把に理解する. レベル2：1を一般化して，データ |nur| bfb| oht| zku| ror| qka| azq| izf| aor| gss| hel| fit| rsa| seh| qcl| ypz| rek| bic| yeb| dip| dzs| emp| mbi| jcm| qau| azk| bmv| sdr| lsz| xoz| wtn| xbj| wby| iyz| rpd| won| efw| ita| poi| smy| uvb| aql| pmc| hgm| rjn| mng| kcz| yyt| lqo| cax|