MachineLearning1 3. 머신러닝 평가지표 회귀분석 1. MAE(Mean Absolute Error) 실제값과 예측값의 차이의 절대값의 평균 에러의 크기가 그대로 반영됨 이상치에 영향을 받음 2. MSE(Mean Squared Error) 실제값과 예측값의 차이를 제곱한 평균 실제값과 예측값 차이의 면적 합을 의미 특이값이 존재하면 수치가 증가 3.RMSE(Root Mean Squared Error) 실제값과 예측값의 차이를 제곱해 평균한 것의 제곱근 에러에 제곱을 하면 에러가 클수록 그에 따른 가중치가 높이 반영 이때 손실이 기하급수적으로 증가하는 사오항에서 실제 오류평균보다 값이 더 커지지 않도록 상쇄하기 위해 사용 4. MSLE(Mean Squared Log Error) 실제값과 예측값의 차이를 제곱해 평균한 것에 로그 적용 RMSE와 같이.. 2024. 2. 15. 이전 1 다음
