Allen's 데이터 맛집

회귀 분석은 예측 모델링의 핵심입니다. 이 과정에서 모델의 성능을 정확하게 평가하는 것은 중요한데, 이를 위해 다양한 평가 지표가 사용됩니다. 이 글에서는 MAE, MSE, RMSE, MSLE, RMSLE, MAPE 등의 회귀 모형 평가 지표들에 대해 알아보겠습니다. MAE (Mean Absolute Error, 평균 절대 오차) 정의: 관측값과 예측값의 차이(절대값)의 평균입니다. 장점: 이해하기 쉽고 계산이 간단합니다. 단점: 이상치(outliers)에 덜 민감합니다. 적용: 일반적인 오차 측정에 적합하며, 이상치의 영향을 덜 받기 원할 때 사용됩니다. MSE (Mean Squared Error, 평균 제곱 오차) 정의: 관측값과 예측값의 차이의 제곱의 평균입니다. 장점: 오차의 크기를 과장하여 이상..