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「この値だけ除いて集計したい」そう思ったことはありませんか。SUMIFS 関数は、複数の条件に合うデータだけを合計することができます。でも、たとえば、こんな場面に出会うかもしれません。特定の値をひとつ除きたいとき複数の値をまとめて除きたいときある文字列を含むものを除きたいとき空白セルを除きたいときそんな “以外” の条件をつけたいとき、どう書けばいいか迷ったことはありませんか？、このページで

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こんにちは，米国データサイエンティストのかめ(@usdatascientist)です． 追記）公開5日で170

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はじめに 機械学習や統計学において、モデルの性能を評価するための指標は極めて重要です。その中でも、RMSE（Root Mean Square Error、平均二乗誤差）はよく使われる評価指標の一つです。 本記事では、RMSEとその類似指標であるMAE（Mean Absolute Error、平均絶対誤差）にも焦点を当て、それぞれの概念や違いについて詳しく解説します。 「RMSE」、「MAE」など、モデルを評価する指標は多く存在します。その際にどの評価指標を理解していることがビジネス適用において非常に重要です。 これらについて、経験豊富な方とマンツーマンで学習していくのもオススメです。 サポート豊富なスクールでデータサイエンスを学ぶならコチラへ RMSE（平均二乗誤差）とは RMSEは、予測値と実際の値との誤差を示す指標であり、その計算方法は以下の通りです。 $$ \text{RMSE} = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2} $$ ここで、\( n \)はデータポイントの数、\( y_i \)​は実測値、\( \hat{y_i} \)​はモデルによる予測値です。RMSEは、誤差の二乗和を取るため、外れ値（異常値）の影響を大きく受けやすいという特徴があります。 そのため、データセットに外れ値が含まれる場合には、RMSEが大きくなりやすい傾向があります。 スケールが違うサンプルが含まれる場合は対数を用いたRMSLEも検討することをオススメします。 MAE（平均絶対誤差）との違い MAEは、予測値と実際の値との絶対値の平均を取る指標です。RMSEとの違いを理解するために、MAEの計算方法を見てみましょう。 $$ MAE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} {|y_i - \hat{y_i}}| $$ ここで、\( n \)はデータポイントの数、\( y_i \)​は実測値、\( \hat{y_i} \)​はモデルによる予測値です。MAEは、誤差の絶対値を用いるため、外れ値の影響を受けにくいという特徴があります。 RMSEとMAEの違いをサンプルデータで確認 RMSEについては、上記テーブルの一番右の列\( (y_i - \hat{y_i})^2 \)​を活用します。 $$

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機械学習を全く触ったことの無い初心者の方を対象として、「畳み込みネットワーク（CNN）」の超基本的な仕組みを、PythonとJupyter Notebookを使って一緒に紐解いていきましょう。

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