ある企業は、住宅価格を予測する機械学習モデルを評価しています。予測価格と実際の価格との差を評価したいと考えており、誤差が大きい予測ほど強くペナルティを与えたい場合、最も適切な評価指標はどれですか。
正解は「RMSE（Root Mean Squared Error）」です。RMSEは予測値と実測値の差を二乗して平均し、その平方根を取る評価指標です。誤差を二乗するため、大きな誤差ほど評価値へ大きく影響します。そのため、大きな予測ミスを避けたい回帰問題で広く利用されています。一方、F1スコアやRecallは分類問題の評価指標であり、BLEUは機械翻訳の品質評価に用いられます。住宅価格や売上などの連続値を予測する回帰問題では、RMSEやMSE、MAEなどの回帰向け評価指標を選択することが重要です。AWS Certified AI Practitionerでは、分類と回帰で使用する評価指標を区別できることが求められます。