用語集

Yスケーリングとは、機械学習モデルにおけるターゲット変数または出力（Y）のスケールを調整するプロセスを指します。このプロセスは、Y 値を共通のスケールに正規化または標準化するためによく使用されます。これにより、特に回帰タスクにおいて、モデルのパフォーマンスと収束性が向上します。Y スケーリングの意味は、モデルの予測が実際の出力と同じスケールになるようにするうえでの役割と結びついています。これは、正確で解釈可能な結果を得るために不可欠です。

Y-trueは実際の出力とも呼ばれ、機械学習モデルが予測することを目的とするデータセット内の真の値または観測値を指します。これらの値は、モデルの予測 (「y-pred」または「予測出力」) を比較するための基礎値です。y-true の意味は、モデルが再現しようと努力すべき正しい結果を表すため、モデルの精度を評価する上で中心的な役割を果たします。