回帰評価指標：データサイエンス面接での必須質問と回答まとめ このガイドでは、回帰タスクの評価指標についての重要な質問と回答をコンパクトにまとめており、実際のデータサイエンス面接からインスピレーションを得ています。機械学習やデータサイエンスの職種への準備や、モデル評価の理解を深めたい方にとって役立つ内容です。面接に備えて、回帰評価のエッセンスを抑え、自信を築きましょう！

回帰モデルの評価指標：データサイエンス面接での必須質問と解答 こんにちは！ここでは回帰モデルの評価指標についてのコンパクトで実践的なガイドを紹介します。面接の質問と解答も用意しており、多くは実際のデータサイエンス面接を参考にしています。機械学習やデータサイエンスの職種に挑む方や、モデル評価の理解を深めたい方にとって、このリソースが役立つことを願っています。 目次 平均二乗誤差（MSE） 回帰タスクの評価指標のリスト 1. 平均二乗誤差（MSE） Q. MSEは何でしょうか？ A. 平均二乗誤差（MSE）は、予測値と実際の値の差の二乗の平均を計算することで、モデルの性能を評価する指標です。予測の精度を数値化し、低いMSE値ほど良い性能を示します。 2. 回帰タスクの評価指標のリスト Q. 回帰タスクを評価するための主な指標を挙げてください。 A. 回帰モデルの評価に使用される代表的な指標には以下があります： - 平均二乗誤差（MSE）: 予測値と実際の値の差の二乗の平均を計算します。 - 平均絶対誤差（MAE）: 予測値と実際の値の差の絶対値の平均を計算します。 - 決定係数（R²）: モデルがデータの変動をどの程度説明できるかを示します。1に近い値ほど良い性能を意味します。 - 平均二乗対数誤差（MSLE）: MSEのバリエーションで、対数スケールを使用することで、予測値と実際の値が大きい場合の誤差を小さく扱います。 - 相関係数（Pearson's r）: 予測値と実際の値の線形関係を定量的に示します。1または-1に近い値ほど強い相関を意味します。 これらの指標を使いこなすことで、回帰モデルの性能を客観的に評価することができます。面接でこれらの指標について質問されたら、それぞれの特徴と用途を理解していることを示しましょう。