ある企業が顧客の購買履歴データから将来の購買金額を予測するモデルを評価している。モデルAのMAEは500円、RMSEは2000円で、モデルBのMAEは700円、RMSEは800円だった。「大きな予測外れ（高額商品の予測ミス）を特に避けたい」という要件がある場合、どちらのモデルを選ぶべきか。
- A. モデルA：MAEが小さいため平均的な誤差が小さく、全体的な予測精度が高い
- B. モデルB：RMSEが小さいため大きな外れ予測が少なく、高額商品の予測ミスが抑えられている
- C. モデルA：RMSEが大きいほど外れ値に強いモデルであることを示すため
- D. モデルB：MAEが大きいほど外れ値を無視した安定した予測をしていることを示すため
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正解: B
RMSEは誤差を二乗することで大きな誤差に対して指数的に大きなペナルティを与える指標であり、RMSEが小さいモデルは外れた予測（大きな誤差）が少ないことを意味する。モデルBはMAEでやや劣るが、RMSEが800円と大幅に小さいため、高額商品の予測ミスが少ないモデルといえる。Aのモデルの選択は「MAEが小さい＝外れ値も少ない」という誤解に基づいており、MAEはすべての誤差を等しく扱う。Cの「RMSEが大きいほど外れ値に強い」は完全に逆の解釈。DのMAEが大きいほど安定という解釈も誤り。大きな誤差を重視するならRMSEを重点指標にするのが正しい。