[TIL] 2021.11.04

※ 회귀 평가 지표

- 회귀 알고리즘 평가: 목표를 얼마나 잘 달성했는지의 정도를 평가해야 함

 

RSS 특징

- 가장 간단한 평가 방법으로 직관적인 해석이 가능함

- 오차를 그대로 가져오기 때문에 입력 값의 크기에 매우 의존적

- 절대적인 값과 비교가 불가능함

 

MSE(Mean Squared Error)

- 평균 제곱 오차, RSS에서 데이터 수 만큼 나눈 값임 작을수록 모델의 성능이 높은 편

MAE(Mean Absolute Error)

- 평균 절대값 오차, 실제 값과 예측 값의 오차의 절대값 평균 작을수록 모델 성능이 높은 편

특징

- MSE: 이상치(Outlier). 데이터 중 크게 떨어진 값에 민감함

- MAE: 변동성이 큰 지표와 낮은 지표를 같이 예측할 시 유용함

- 가장 간단한 평가 방법들로 직관적인 해석이 가능함

- 평균을 그대로 이용하기 때문에 입력 값에 영향을 많이 받음

- 절대적인 값과 비교가 불가능함