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..

"데이터 예측의 정확도 측정, 회귀 모델 성능 평가" 데이터 분석과 머신러닝을 통해 예측 모델을 만들 때 중요한 과정 중 하나인 '회귀 모델 성능 평가'에 대해 알아보겠습니다. 모델의 예측 결과를 정량적으로 평가하고 비교하는 것은 예측의 정확도를 평가하는 데 매우 중요합니다. 회귀 모델 성능 평가: 예측과 실제의 접점 회귀 모델의 성능을 평가하는 주요 지표들을 알아보겠습니다. 이러한 지표들은 모델의 예측 결과와 실제 값 사이의 차이를 정량화하여 모델의 정확도를 측정합니다. R-squared (R2) Score: R2 스코어는 예측 결과와 실제 값 사이의 분산 비율을 나타내며, 0에서 1 사이의 값을 가집니다. 높은 R2 스코어는 모델이 데이터를 얼마나 잘 설명하는지를 나타냅니다. 1에 가까울수록 좋은 모..