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AI学習によって作成したAIモデルを用いて、未知のインプットデータに対するアウトプットデータの予測を行います。
アンサンブルモデル： #
複数の異なるモデルによるアウトプットの平均値を算出します。
相対誤差： #
予測精度を評価する指標の1つです。(予測値-真の値)/真の値、で求められます。
RMSE（元のスケール）： #
予測精度を評価する指標の1つです。予測値と真の値の差分の2乗を全ての予測点について足し合せ、平方根を取ることで求められます。なお、スケーリングで数値変換を行っていたとしても、スケーリングによる数値変換をする前のスケールで予測値に対するRMSEは算出されます。
相関係数： #
予測値と真の値のペアの相関係数として求められます。
