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用語比較

MAEとRMSEの違い

MAEは予測値と実測値の差の絶対値を平均する指標です。RMSEは差を二乗して平均し、その平方根を取る指標です。どちらも回帰モデルの予測誤差をまとめますが、誤差を集約する途中の処理が異なります。

DS検定の問題で二つを見分けるときは、略称の暗記から始めません。絶対値をそのまま平均するならMAE、二乗してから平均し平方根を取るならRMSEと、計算の順序を日本語へ戻します。

このページは、式を見れば計算できても、評価指標を選ぶ理由を説明できない人を対象にしています。大きな誤差を他の誤差より強く反映したい場面と、誤差の大きさを絶対値のまま集約したい場面を分け、MAPEや分類指標まで混ぜずに判断する手順を固めます。

この記事の根拠と出典

本文の主要なセクションでは、公式一次資料と照合した内容と編集部の整理を、見出しの下のラベルで区別しています。 試験日、料金、申込条件、試験方式など変動する情報は、公式情報を最終確認してください。 当サイトの一次情報確認日: 2026-07-12。

公式一次資料と照合した内容
MAEとRMSEの定義・計算順序はDS検定の登録factsと公式一次資料へ照合しています。
編集部が学習用に整理した内容
誤差の扱いと問題文の語から選ぶ手順は編集部の学習上の整理です。

DS検定の一次資料

結論

公式一次資料と照合用語の定義は公式一次資料と照合しています。

MAE

各予測の誤差を絶対値にして平均する。誤差の大きさを同じ手順で足し合わせる。

RMSE

各予測の誤差を二乗して平均し、最後に平方根を取る。大きな誤差が集計へ強く表れやすい。

違いを表で確認

比較軸MAERMSE
誤差の変換絶対値を取る二乗する
集約の最後絶対誤差の平均二乗誤差の平均の平方根
大きな誤差誤差の大きさをそのまま加える二乗により集計へ強く反映する
問題文の手掛かり絶対値、絶対誤差、平均二乗、平均、平方根

公式一次資料と照合DS検定の一次資料で確認（一次情報確認日: 2026-07-12）一次資料の一覧を見る →

どこで迷っているかを切り分ける

01

略称と式が結び付いていない初学者

MAEとRMSEをアルファベットだけで覚えると、選択肢の式が少し変わっただけで迷います。まず各観測の予測誤差を作り、その次に絶対値を取るのか、二乗するのかを確認してください。最後に平均だけで終わるか、平方根まで取るかを追えば二つを分けられます。

02

外れた予測を強く意識したい人

誤差を二乗すると、大きな誤差は小さな誤差より集計へ強く表れます。大きな外れを強く反映するという説明があるならRMSEを候補にします。ただし、目的が書かれていない問題では印象だけで選ばず、示された計算手順を優先します。

03

MAPEまで同じ回帰指標として混同する再受験者

MAEとRMSEは予測値と実測値の差を集約しますが、MAPEは実測値に対する相対誤差を扱います。実測値を分母にする式が現れたら、MAEとRMSEの二択からいったん外してください。実測値がゼロのときの扱いに注意が要る点も、MAPEを見分ける手掛かりです。

具体例で使い分ける

編集部の整理

例 1

誤差の絶対値を並べて平均する

複数の予測について、予測値と実測値の差を求め、符号を外した誤差をすべて同じ方法で平均する場面です。

  • 予測が上振れした場合と下振れした場合を、差の符号で相殺しないよう絶対値へ変換しています。
  • 二乗する工程も、平均後に平方根を取る工程もありません。
  • 実測値で割る相対誤差でもないため、MAPEの説明とも分けられます。

結論: 絶対誤差をそのまま平均するので、MAEを選びます。

例 2

大きく外れた予測を集計へ強く反映する

予測誤差を二乗してから平均し、最後に平方根を取ってモデルの誤差をまとめる場面です。

  • 二乗によって誤差の符号が消え、誤差の大きさが集計へ反映されます。
  • 大きな誤差ほど二乗後の値が大きくなるため、絶対値を平均するMAEとは反応が異なります。
  • 最後に平方根を取るという手順まで含めて、二乗誤差を平均するだけの説明と区別します。

結論: 二乗、平均、平方根の順で集約するので、RMSEを選びます。

例 3

実測値に対する割合で誤差を見る

予測誤差の絶対値を実測値の絶対値で割り、相対的な誤差として平均する場面です。

  • 式の分母に実測値があるため、絶対誤差の平均だけを取るMAEではありません。
  • 誤差を二乗してから平方根を取るRMSEでもありません。
  • 実測値がゼロなら分母がゼロになるため、適用や実装上の扱いを先に確認します。

結論: 実測値に対する相対誤差を平均する説明なので、MAPEとして切り分けます。

問題文から答えを選ぶ手順

編集部の整理誤差の扱いと問題文の語から選ぶ手順は編集部の学習上の整理です。

  1. 1

    評価対象を確認する

    回帰モデルの予測値と実測値の差をまとめる問いかを確認します。分類の正解率、適合率、再現率が対象なら、MAEとRMSEを選ぶ場面ではありません。

  2. 2

    誤差へ最初に行う処理を見る

    差の絶対値を取るならMAE、差を二乗するならRMSEを疑います。略称より、絶対値記号と二乗の有無を先に読みます。

  3. 3

    集約の最後まで追う

    MAEは絶対誤差を平均します。RMSEは二乗誤差を平均した後に平方根を取ります。途中の『平均』だけを見て同じ式だと判断しません。

  4. 4

    分母と目的で隣接指標を除外する

    実測値を分母にして相対誤差を見るならMAPEです。大きな誤差を強く反映する説明ならRMSE、絶対誤差をそのまま集約する説明ならMAEへ戻します。

試験での見分け方

編集部の整理

  • 1差の絶対値を平均するならMAE。
  • 2差を二乗して平均し、平方根を取るならRMSE。
  • 3大きな誤差を集計へ強く反映する説明ならRMSEを疑う。
  • 4実測値を分母にする相対誤差ならMAPEとして切り分ける。
  • 5分類モデルの混同行列を扱う問いでは、MAEとRMSEを選ばない。

誤答しやすい選択肢

絶対値と二乗を同じ符号消しとして扱う

修正: 符号が消える点だけでなく、大きな誤差が集計へどう反映されるかまで確認します。

RMSEで平方根を取り忘れる

修正: 二乗誤差の平均を求めた後、平方根まで取るのがRMSEです。計算の終点を確認します。

MAEを相対誤差だと思う

修正: MAEは絶対誤差の平均です。実測値を分母にする相対誤差はMAPEとして分けます。

指標名だけでモデルの優劣を断定する

修正: 問題文が大きな誤差を重く見るのか、絶対誤差を同じ手順で集約するのかを確認してから指標を選びます。

確認問題

Q1予測値と実測値の差の絶対値を平均する回帰評価指標は？

答え: MAE

絶対値を取って平均する計算手順が判断根拠です。二乗と平方根が入るRMSE、実測値を分母にするMAPEとは分けます。

Q2予測誤差を二乗して平均し、最後に平方根を取る回帰評価指標は？

答え: RMSE

二乗、平均、平方根という順序がRMSEの手掛かりです。絶対誤差をそのまま平均するMAEとは集約方法が異なります。

Q3実測値がゼロの観測で分母がゼロになるため、扱いに注意が必要な回帰評価指標は？

答え: MAPE

MAPEは絶対誤差を実測値の絶対値で割って相対誤差を求めます。実測値を分母にしないMAE・RMSEとの違いです。

到達チェック

  • MAEの計算を『絶対値を取って平均』と説明できる
  • RMSEの計算を『二乗して平均し、平方根』と説明できる
  • 大きな誤差への反応が二つで異なる理由を言える
  • MAE・RMSEとMAPEを、実測値を分母にするかで区別できる
  • 分類指標と回帰の誤差指標を混同せず選べる

関連ページで確認する

よくある質問

QMAEとRMSEはどちらも小さいほどよい？

A

どちらも予測誤差をまとめる指標なので、同じ条件で比較する場合は小さい値が小さな誤差を表します。ただし、二つは誤差の集約方法が違うため、値だけを直接置き換えて扱いません。

Q大きな誤差を強く反映するのはどちら？

A

RMSEです。誤差を二乗してから平均するため、大きな誤差が集計へ強く表れます。

QMAEとMAPEの違いは？

A

MAEは絶対誤差の平均、MAPEは実測値に対する相対誤差の平均です。実測値を分母にするかを確認します。

Q試験で式がないときはどう見分ける？

A

絶対誤差をそのまま集約するならMAE、大きな誤差を強く反映する説明ならRMSEを疑います。相対誤差や実測値ゼロへの注意があればMAPEです。

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執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）