모델 평가 지표

1. 회귀 모델 평가 지표 상세 내용 RSS 실제값과 예측값의 단순 오차 제곱 합 값이 작을수록 모델의 성능이 높음 전체 데이터에 대한 실제값과 예측하는 값의 오차 제곱의 합 RSS (Residual Sum of Squares) 단순 오차 제곱 합 np.sum((y_test – y_pred) ** 2) ※SST(Total Sum of Squares) MSE MAE 가장 간단한 평가 방법들로 직관적인 해석이 가능함 그러나 평균을 그대로 사용하기 때문에 입력값의 크기에 의존적임 MSE (Mean Squared Error) 평균 제곱 오차 = SSR/데이터 수 mse = mean_squared_error(y_test – y_pred) 이상치 (Outlier) 즉, 데이터들 중 크게 떨어진 값에 민감함 0에 가까울 수록 높은 성능의 모델이라고 해석할 수 있음 MAE (Mean Absolute Error) 평균 절대 오차 mae = mean_absolute_error(y_test – y_pr...