回帰モデルの評価指標である平均絶対誤差（MAE）と二乗平均平方根誤差（RMSE）に関する説明として、最も適切なものを選べ。
- 1MAEは誤差を二乗してから平均するため、大きな誤差を含むデータの影響を強く受ける。
- 2MAEとRMSEはいずれも、値が大きいほど予測精度が高いことを表す。
- 3RMSEは目的変数の単位に依存しない指標であるため、単位の異なる問題同士でもそのまま比較できる。
- 4RMSEは誤差を二乗して平均したうえで平方根をとるため、MAEに比べて外れ値のような大きな誤差の影響を受けやすい。
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正解：4
RMSEは誤差を二乗して平均し、最後に平方根をとる指標です。大きな誤差ほど強く反映されるので、外れ値の影響を受けやすくなります。MAEは誤差の絶対値の平均で、RMSEより外れ値に強い指標です。どちらも値が小さいほど予測精度が高く、目的変数と同じ単位を持つため、単位や尺度の異なる問題同士をそのまま比較することはできません。「大きな誤差を重く扱いたいならRMSE、外れ値の影響を抑えたいならMAE」と整理しておきましょう。
根拠：回帰の評価指標（MAE、MSE、RMSE）