あるチームが住宅価格予測モデルを評価している。予測値と実際の価格の差（誤差）を評価したいが、「外れ値（大きく外れた予測）に対してより厳しくペナルティを与えたい」という要件がある。この要件に最も適した回帰モデルの評価指標はどれか。
- A. R²（決定係数）：モデルがデータの分散をどれだけ説明できるかを表す指標
- B. 精度（Accuracy）：全サンプルのうち正解したサンプルの割合
- C. MAE（平均絶対誤差）：誤差の絶対値の平均
- D. RMSE（二乗平均平方根誤差）：誤差を二乗してから平均し平方根を取る指標
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正解: D
RMSE（Root Mean Squared Error）は誤差を二乗してから平均するため、大きな誤差（外れ値）に対して指数的に大きなペナルティを与える特性を持ち、外れ値の影響を重視する評価に適している。Cの MAE は誤差の絶対値の単純平均であり、外れ値への感度がRMSEより低く、すべての誤差を線形に扱う。AのR²は説明変数がどれだけ目的変数の変動を説明できるかを示す指標であり、外れ値の評価という用途とは直接合わない。Bの精度（Accuracy）は分類タスク用の指標であり、回帰タスクの誤差評価には使えない。