平均絶対誤差
次のコードを実行したときの出力として、正しいものを1つ選べ。
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, accuracy_score
print(mean_absolute_error([1, 2, 3], [2, 2, 5]), accuracy_score([1, 0, 1, 1], [1, 0, 0, 1], normalize=False))- A
1.0 3.0 - B
1.667 0.75 - C
3.0 3.0 - D
1.0 0.75
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正解：A
MAE は誤差の絶対値の平均で、外れ値に MSE より強い。accuracy_score(normalize=False) は、正解の件数を返す。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `from sklearn.metrics import mean_absolute_err…` | — |
| 2 | `print(mean_absolute_error([1, 2, 3], [2, 2, 5…` | — |
| 結果 | 実際の出力 | 1.0 3.0 |
- A
正しい。誤差の絶対値の平均は (1＋0＋2)÷3 ＝ 1。
normalize=Falseでは正解の件数（3 件）が返る。 - B
誤り。二乗誤差の平均や、割合の値。
- C
誤り。誤差の絶対値の合計を平均していない。
- D
誤り。
normalize=Falseでは件数が返る。
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