回帰モデルの予測誤差を評価するために、予測値と実測値の差の絶対値の平均を計算したい場合、利用すべき指標はどれですか。
MAEは予測値と実測値との差の絶対値の平均を表し、回帰モデルの誤差を直感的に理解しやすい指標です。 Area Under the ROC Curve（AUC-ROC）は、分類モデルが正例と負例を識別する能力を評価するための指標であり、回帰タスクの誤差評価には使用できません。 F1 Scoreは精度（Precision）と再現率（Recall）の調和平均で、不均衡な二値分類問題の評価に使われる指標です。回帰タスクの誤差評価には適していません。 Precisionは正と予測したサンプルのうち実際に正だった割合を示す分類指標であり、回帰モデルの誤差評価には使用できません。