회귀 평가 지표 개념 A-Z 및 활용방법 이해하기

머신러닝을 공부하신 분들이라면 회귀 평가지표 MAE, MSE, RMSE를 한번쯤 다 들어보셨을텐데요 개념은 무수히 많이 들었지만 남들이 물어봤는데 각 지표의 의미가 헷갈린다면 이번에 꼭 한번 정리하고 넘어가시길 바래요! 평가지표를 알아봄에 앞서서, 왜 평가 지표가 필요한지 부터 고민해봅시다. 모델을 만들고 예측값까지 나왔는데 이게 잘된건지, 엉터리 값이 나왔는지 판단할 수 있는 성적표가 있어야겠죠? 그렇다면 예측을 했으니 실제값과 비교해서 얼마나 잘 했는지 ==> (예측값-실제값) = 잔차 = residual 을 중심으로 잘했는지 못했는지 보기 위해서 나온 지표들이 바로 아래의 MSE, RMSE, MAE 지표입니다!! 요약한 영어라서 더 낯설게 느껴질 수도 있는데요 각 단어를 풀어 써서 아래의 식과 ..

원문링크 : 회귀 평가 지표 개념 A-Z 및 활용방법 이해하기