誤差関数・とは？初心者にもわかる基本と身近な例共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

岡田康介

名前：岡田康介（おかだこうすけ）ニックネーム：コウ、または「こうちゃん」年齢：28歳性別：男性職業：ブロガー（SEOやライフスタイル系を中心に活動）居住地：東京都（都心のワンルームマンション）出身地：千葉県船橋市身長：175cm 血液型：O型誕生日：1997年4月3日趣味：カフェ巡り、写真撮影、ランニング、読書（自己啓発やエッセイ）、映画鑑賞、ガジェット収集性格：ポジティブでフランク、人見知りはしないタイプ。好奇心旺盛で新しいものにすぐ飛びつく性格。計画性がある一方で、思いついたらすぐ行動するフットワークの軽さもある。 1日（平日）のタイムスケジュール 7:00 起床：軽くストレッチして朝のニュースをチェック。ブラックコーヒーで目を覚ます。 7:30 朝ラン：近所の公園を30分ほどランニング。頭をリセットして新しいアイデアを考える時間。 8:30 朝食＆SNSチェック：トーストやヨーグルトを食べながら、TwitterやInstagramでトレンドを確認。 9:30 ブログ執筆スタート：カフェに移動してノートPCで記事を書いたり、リサーチを進める。 12:30 昼食：お気に入りのカフェや定食屋でランチ。食事をしながら読書やネタ探し。 14:00 取材・撮影・リサーチ：街歩きをしながら写真を撮ったり、新しいお店を開拓してネタにする。 16:00 執筆＆編集作業：帰宅して集中モードで記事を仕上げ、SEOチェックやアイキャッチ作成も行う。 19:00 夕食：自炊か外食。たまに友人と飲みに行って情報交換。 21:00 ブログのアクセス解析・改善点チェック：Googleアナリティクスやサーチコンソールを見て数字を分析。 22:00 映画鑑賞や趣味の時間：Amazonプライムで映画やドラマを楽しむ。 24:00 就寝：明日のアイデアをメモしてから眠りにつく。

はじめに

この記事では、初心者でも分かるように「誤差関数」の基本を解説します。誤差関数は、予測結果と実測データの差を数値で表す関数のことです。機械学習や統計、データ解析など、データと予測を扱う場面でとても重要な役割を持ちます。

誤差関数とは何か

誤差関数には、主に次の2つの意味合いがあります。1つは“予測と真の値の差を数値で表す関数”で、もう1つは“学習の指標として最適化する対象”です。機械学習では、モデルの予測 y に対して真の値 t があり、この差を小さくするようにパラメータを調整します。誤差関数を小さくすることが、モデルの精度を高めることにつながります。

誤差関数の用語の違い

日本語では「誤差関数」と「損失関数」が混同されがちですが、厳密には似た目的を持つ別の言い方です。誤差関数は“差の計算の仕方”を指すことが多く、損失関数は“学習で最小化したい値”を指します。ここでは両方の意味を紹介します。

代表的な誤差関数の種類

以下はよく使われる誤差関数の代表例です。各関数は使われるデータやタスクの特性に合わせて選ばれます。

able>誤差関数名目的特徴代表式絶対誤差予測と実測の差の絶対値外れ値に強い|y - t|二乗誤差差の二乗外れ値に敏感(y - t)^2平均二乗誤差（MSE）データ全体の平均を取る学習が安定しやすい(1/n) Σ (y_i - t_i)^2対数損失／クロスエントロピー分類の確率予測の評価確率としての出力を重視-t log y - (1-t) log (1-y)（二値分類の例）ble>

誤差関数の使い分けのコツ

タスクが回帰か分類かで選ぶと良いです。回帰では二乗誤差やMSEがよく使われ、分類ではクロスエントロピーが一般的です。また、データに外れ値が多い場合は絶対誤差の方が頑健です。

実例を通じてイメージをつかむ

ある商品の将来の売上を予測するとします。実測の売上が t=100、モデルの予測が y=95 のとき、絶対誤差は 5、二乗誤差は 25 となります。もしデータの中に大きな外れ値があるとき、絶対誤差の方が影響を受けにくく、学習が安定しやすくなる場合があります。

どうやって選ぶのか

誤差関数は、タスクの性質と<データの特徴で選びます。回帰問題か分類問題か、外れ値が多いか少ないか、出力が確率のような値か、などの観点で判断します。実務では、複数の誤差関数を試して比較することもよくあります。

まとめ

誤差関数は、データと予測の差を定量化して学習の指標にする基本的な道具です。正しく選ぶことで、モデルの性能を大きく改善でき、データ分析や機械学習の現場で役立つ知識になります。

誤差関数の同意語

エラー関数: 数学で使われる特別な関数のひとつ。正規分布の関連積分として定義され、エラーファンクションとも呼ばれます。統計や確率計算の際に現れやすい関数です。
損失関数: 機械学習や統計モデリングで、モデルの予測値と実データとのずれを数値で表す関数。小さくなるようにパラメータを調整して学習を進めます。
ロス関数: 損失関数の別名。日常的にはこの語を用いて呼ぶことが多いです。
コスト関数: 最適化の文脈で、モデルの“費用”や誤差を表す関数。通常はこの値を最小化するように学習を進めます。
目的関数: 最適化問題で、最小化または最大化の対象となる評価指標を表す関数。場合によっては誤差関数の代わりに使われることがあります。