平均二乗誤差（MSE）計算機
ローカル処理実際の観測値と予測値の差の2乗の平均 MSE = (1/n) × Σ (実測 - 予測)² を計算します。
使い方と処理基準
上の入力欄に値を入力すると結果が自動で計算されます。各入力欄の説明と単位をご確認ください。
例: 実測値 (正解データ) = [1, 2, 3], モデル予測値 = [1, 3, 5] → 1.666667
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MSE = Σ(実測 − 予測)² ÷ n。誤差を二乗して平均するため、大きな誤差により大きなペナルティを与えます。
平均二乗誤差（MSE）計算機の使い方
- 1実測値を入力観測した実際の値のリストを入れます。
- 2予測値を入力同じ順番・個数で予測値のリストを入れます。
- 3MSEを確認0に近いほど予測が正確です。平方根を取るとRMSEです。
活用例
4つの予測
入力: 実測 3, -0.5, 2, 7 / 予測 2.5, 0, 2, 8
結果: 0.375
3つの予測
入力: 実測 10, 20, 30 / 予測 12, 18, 33
結果: 5.66666666667
主な利用シーン
- 2つの予測モデルの精度を比べるとき
- 需要予測と実際の販売数の差を見るとき
- 機械学習の課題の結果を検算するとき
よくある質問 (FAQ)
RMSEはどう求めますか？
MSEの平方根です。0.375ならRMSEは約0.612で、元の値と同じ単位なので解釈しやすくなります。
MAEとの違いは？
MAEは誤差の絶対値の平均です。MSEは二乗するため大きな誤差の影響が大きくなります。