算術平均とは、すべての数値を足し合わせてからデータの個数で割る代表的な平均値の算出方法です。AIや機械学習の前処理やモデル評価において、データの中心傾向を把握するための基本的な統計量として広く利用されています。
算術平均とは
一言でいうと、すべてのデータを足して個数で割るという、私たちが日常的に最もよく使う「平均」のことです。
詳しく解説
算術平均は、データ全体の合計値をそのデータの総数で割ることで求められます。AIや機械学習の分野においては、収集したデータの偏りを均したり、モデルの予測精度を評価する際の誤差の指標を計算したりする際に、基礎的な統計量として不可欠な役割を果たします。
具体例・使われ方
AIの予測モデルの性能を評価する際、複数のテストデータで得られた誤差（平均二乗誤差など）をまとめたり、特徴量として入力された数値データの分布を確認したりする際に、算術平均が計算されます。
似た用語との違い
中央値（メディアン）や幾何平均などの他の代表値と比較されます。算術平均は極端な外れ値の影響を強く受ける性質があるため、外れ値が多いデータに対しては中央値の方が適している場合があります。
注意点
算術平均の大きな注意点は、非常に大きな値や小さな値である外れ値が存在する場合に、その影響を強く受けてしまい、データの中心傾向を誤認させる可能性があることです。
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更新日時: 2026年9月7日 01:11