こんな人におすすめ：
- マーケティング担当者や経営企画者で売上予測に興味がある方
- データ分析や機械学習を活用してビジネス課題を解決したい方
- 売上データを元にモデルの精度評価を行いたい初心者や実務者
プロンプト例：
売上予測モデルの精度を評価するために、平均絶対誤差（MAE）、平均二乗誤差（MSE）、平均二乗誤差平方根（RMSE）についてわかりやすく説明してください。また、それぞれの指標の特徴とどのような場面で使い分けると良いかを教えてください。
プロンプト例の出力結果：
売上予測モデルの精度を評価する指標として、以下の3つがよく使われます。
- 平均絶対誤差（MAE）: 予測値と実際の値の差を絶対値にして平均したものです。値が小さいほど予測が正確と判断できます。外れ値に強いので、データに異常値が多い場合に適しています。
- 平均二乗誤差（MSE）: 予測誤差を二乗して平均した指標です。大きな誤差をより重視するため、誤差の大きい予測に厳しく評価します。外れ値が重要な場合に有効です。
- 平均二乗誤差平方根（RMSE）: MSEの平方根をとったもので、元データと同じ単位で誤差を評価できます。直感的に理解しやすく、一般的に多く使われています。
使い分けのポイントは、外れ値の影響を考慮したい場合はMAE、大きな誤差を特に気にしたい場合はMSEやRMSEを使うことです。目的や業種に応じて適切な評価指標を選ぶことで、売上予測モデルの精度向上に役立ちます。
