Hippo's data

오늘은 모형을 평가하는데 주로 사용하는 지표인 결정계수에 대해 알아보겠습니다!

오늘은 저번 분류(Classification)모델의 평가 방법에 이어 회귀(Regression) 모델 평가방법에 대해 알아보겠습니다 1. MAE (Mean Absolute Error) / 평균절대오차 -> 실제값과 예측값의 차이 즉, 오차가 작을 수록 좋은 모델 y = 실제값 ŷ = 예측값 n = 데이터 수 2. MSE (Mean Squared Error) / 평균제곱오차 -> 오차를 절대값이 아닌 제곱하여 더함 / MAE에 비해 제곱하므로 이상치(특이값)의 영향을 크게받음 y = 실제값 ŷ = 예측값 n = 데이터 수 3. RMSE (Root Mean Squared Error) / 평균제곱근오차 -> MSE에 루트를 씌움 / MSE가 이상치에 민감하므로 오차가 발생할 수록 값이 기하급수적으로 커짐, 루..