回帰評価指標（MAE, MSE, RMSE, 決定係数）の比較

MAE = (1/n)Σ|y - ŷ| は単位が目的変数と同じで外れ値に頑健です。RMSE = √((1/n)Σ(y - ŷ)^2) も単位は揃いますが二乗誤差を平方根にするため大きな誤差に強く反応します。 ア：正解です。目的に応じて、外れ値を重視するか頑健性を取るかで指標を使い分けます。 イ：誤りです。MSEは二乗しているため単位が二乗（円²など）になり直感的解釈が困難です。平方根を取ったRMSEが単位を揃えます。 ウ：誤りです。平均値を予測し続けるモデルの決定係数 R² は 0.0 です。完璧な予測で 1.0 になります。 エ：誤りです。数学的にはイェンセンの不等式等から常に MAE ≦ RMSE となり、逆です。

回帰モデルの評価指標に関する記述として、最も適切なものを1つ選択してください。

出典G検定オリジナル模擬試験
ア
MAE（平均絶対誤差）は二乗しないため外れ値の影響を過度に受けにくく、RMSE（平均平方二乗誤差）は誤差を二乗するため大きな外れ値に対して敏感にペナルティを与える。
イ
MSE（平均二乗誤差）は常に元の目的変数と全く同じ物理単位（円、kgなど）で誤差の大きさを直感的に解釈できる。
ウ
決定係数（R²）は、予測値が真値の平均値を常に予測し続けるベースラインモデルのとき 1.0 になる。
エ
RMSEは常にMAEよりも小さい数値をとる性質があり、RMSE ≦ MAE が数学的に証明されている。