残差平方和とは？毒舌で解説！

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残差平方和とは、モデルが予測した値と実際のデータとの差、つまり誤差を二乗して合計することで求まる指標です。この指標、一見真面目そうですが、実際には「私の予測、全く当たってませんでした！」と泣き叫んでいるようなものです。まるで月曜日の朝に寝坊して、慌てて支度をしても結局遅刻する人みたいな感じですね。彼らの言い訳が「トラフィックが悪かったから」とか「データが揃っていなかったから」とか、そんなの通用するわけないじゃないですか。もう少し真面目にやれよ、って思います。残差平方和を使うことで、モデルの精度を評価できるわけですが、最終的にはどうにもならない結果を見せられることになるのは、この指標の皮肉なところです。これがなければ、データ分析なんて、ただの迷信と同じじゃないですか。結局、残差平方和も、それを使う人の力量次第なのです。真面目にやらんかい！

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