G検定（ジェネラリスト検定） 機械学習の概要 練習問題 第25問: ある回帰モデルで4件のデータを予測したところ、実測値 10、12、8、15 に対して、予測値はそれぞれ 11、11、11、10 であった。このときの MAE と

肢1が正解です。scikit-learn のユーザーガイド（評価指標の章）は、MAE を誤差の絶対値の平均、MSE を誤差の二乗の平均と定義し、MSE の平方根を RMSE と呼んで、目的変数と同じ単位の指標としています。

誤差（予測値 − 実測値）は 1、−1、3、−5 です。MAE = (1 + 1 + 3 + 5) ÷ 4 = 10 ÷ 4 = 2.5。

MSE = (1 + 1 + 9 + 25) ÷ 4 = 36 ÷ 4 = 9 で、RMSE = √9 = 3.0 です。肢2の 9.0 は平方根を取る前の MSE、肢3の 0.5 は絶対値を取らずに符号付きの誤差（実測値 − 予測値）を平均した値で、正負が打ち消し合います。

肢4の 6.0 は二乗和 36 の平方根で、件数で割り忘れています。RMSE は二乗するぶん −5 のような大きな誤差が強く効き、MAE 以上の値になります。