모델 평가 방법

모델 평가 방법은 머신 러닝 모델이 얼마나 잘 작동하는지를 판단하는 데 사용됩니다. 여기서는 다양한 모델 평가 방법을 간단히 설명하겠습니다.1. 회귀 모델 평가 방법(1) 평균 제곱 오차 (Mean Squared Error, MSE)정의: 예측값과 실제값의 차이의 제곱 평균.공식: MSE=1𝑛∑𝑖=1𝑛(𝑦𝑖−𝑦^𝑖)2MSE=n1​∑i=1n​(yi​−y^​i​)2특징: 값이 클수록 모델의 예측 성능이 낮음을 의미합니다.(2) 평균 절대 오차 (Mean Absolute Error, MAE)정의: 예측값과 실제값의 절대 차이의 평균.공식: MAE=1𝑛∑𝑖=1𝑛∣𝑦𝑖−𝑦^𝑖∣MAE=n1​∑i=1n​∣yi​−y^​i​∣특징: 이상치(outlier)에 덜 민감합니다.(3) 결정 계수 (R-..
ML 2024. 5. 28. 18:07
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