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2020.09.20 [패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 강의 100% 환급 챌린지 42회차 미션 41회차에서 배운 걸 복습해보면, 머신러닝 중에 회귀예측은 모델을 선언하고 '수치값을 예측하는것'이다. MSE는 실제값과 예측값의 오차의 제곱 평균으로, 모델의 성능을 판단하는데 사용되는 평가지표이다. 오늘은 어제 배운 평가지표 MSE에 이어 MAE와 RMSE를 마저 배우고 과적합 되는 것을 방지하기 위해 패널티를 주는 '규제'를 배웠다. MAE (Mean Absolute Error) MAE (Mean Absolute Error)은 실제값과 예측값의 차이즉, 오차의의 절대값의 평균이다. 오차값이 -1 그리고 또다른 오차값이 1이되어서 합해서 0이 되는 것을 막기 위해서 하는게 mean absolute e..
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