用語解説

平均絶対パーセント誤差（Mean Absolute Percentage Error；MAPE）MAPEとは、予測誤差を実測値に対する割合（％）で評価する指標で、理解しやすく比較に向く反面、実測値が小さい場合に誤差が爆発しやすいとい

平均二乗誤差 （Mean Squared Error；MSE）MSEとは誤差の二乗平均で、大きな誤差を強く罰する構造を持ち、機械学習や金融予測における評価・最適化で基幹的役割を果たす指標。

平均絶対値誤差（Mean Absolute Error；MAE）MAEとは、予測と実測の絶対誤差の平均値であり、外れ値に強く、予測誤差の大きさを直感的に解釈できるため、投資モデルの評価で広く使われる指標。

勾配ブースティングマシン勾配ブースティングマシンとは、決定木を逐次的に追加し、誤差を段階的に減らしながら予測精度を高めるアンサンブル学習で、投資現場で高性能モデルとして多用されるが、過学習と説明性に注意が必要な手法。

ランダムフォレストランダムフォレストとは、多数の決定木を組み合わせて予測精度と汎用性を高めるアンサンブル手法で、過学習に強く、投資領域でもリスク評価や予測モデルに広く使われる機械学習モデル。