[딥러닝] 회귀 모델의 판별식과 함수형 모델

저번 포스팅 까지 데이터 분석의 kNN 알고리즘을 공부했었다. 하지만 jupyter lab이 갑자기 먹통이 되면서 급하게 데이터 분석과 가장 비슷한 딥러닝 회귀모델을 공부하려고 한다.

나머지 부분도 있지만 이전에 학습했던 내용과 별 다를게 없고 기존의 사이킷런에서 케라스(keras)로 바뀐 것 말고는 없다. jupyter lab이 갑자기 먹통이 되었으니 이번엔 VSCode(Visual Studio Code)로 테스트를 해 보려고 한다. 회귀 모델의 판별식 여기서는 데이터 분석 시 사용했었던 RMSE(Root Mean Squared Error, 평균 제곱근 오차)를 가지고 회귀 모델을 판별하려고 한다.

기존의 MSE에서 제곱근(root)을 덮어 씌운 것이 RMSE인데, 공식은 다음과 같다. RMSE는 회귀 분석을 평가할 때 가장 많이 쓰이는 지표 중 하나이며, 원래 데이터에서 평균을 뺸 값을 제곱하여 모두 더한 뒤에 전체 개수로 나눈 값에 루트를 씌운 것이다.

즉, 회귀 분석 모델을 ...

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