Mae1 회귀, 분류 모델 평가 기준 소개머신러닝에서 회귀 및 분류 모델을 학습시킨 후 이게 잘 예측을 하는 건지 어떻게 판단할까?당연하겠지만 마치 우리 수능 성적처럼 숫자로 점수를 매기는 방법이 여럿 고안되어 있다.내가 쓰기 위해서 잘 사용되는 것 위주로 적당히 찾아 정리해 보았다.1. 회귀 모델 평가 기준회귀 모델은 연속적인 값을 예측한다. 따라서 예측값과 실제값 간의 차이를 정량화하는 지표를 주로 사용한다. MAE (Mean Absolute Error, 평균 절대 오차)$$ \text{MAE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n |y_i - \hat{y}_i| $$($ y_i $는 실제값, $ \hat{y}_i $는 예측값, $ n $은 데이터 포인트 수.) 예측값과 실제값의 절대 오차 평균이다. 가장 직관적이고 해석이 .. 2025. 6. 7. 이전 1 다음
