인프런 커뮤니티 질문&답변

mae, mse, rmse는 회귀 모델에서 오차를

평가하는 지표입니다

mse(실제값, 예측값) 형태로 사용됩니다

배달을 예로 들면

실제 배달 시간 = y_true

앱에서 예측한 배들 시간 = pred

사이킷런에서 rmse를 제공하지 않아 mse를 사용해 rmse함수를 별도로 만들었어요

그리고 섹션4의 평가 지표 영상을 참고 부탁드립니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

오가람님께서 질문하신 내용인 rmse와 관련하여 왜 파라미터로 y_true가 사용되는지, 그리고 rmse 함수에 대한 설명을 요청하셨습니다. 이와 관련하여, 과거에 비슷한 질문이 있었습니다. 해당 내용이 오가람님의 궁금증을 해소하는 데 도움이 될 것입니다.

• 괄호 안 내용 관련하여, [퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3) 강의 내에서 다룬 질문에 대한 답변입니다. 여기서 y_val과 pred의 의미를 설명하고 있습니다. 이는 rmse 함수에서 사용되는 y_true와 y_pred 파라미터와 맥락을 같이 합니다. 괄호 안 내용 질문에서 확인할 수 있습니다.
  
  • y_true: 실제 값을 나타냅니다. 모델을 평가할 때 모델의 예측값이 얼마나 실제값에 가까운지 비교하기 위해 사용됩니다. y_val이라는 명칭이 사용될 수도 있으며, 검증 데이터 세트의 실제 타겟 값을 의미합니다.
    
  • y_pred: 모델이 예측한 값입니다. 실제값과 비교하여 모델의 성능을 평가하는 데 사용합니다.
    
  • rmse 함수는 Root Mean Square Error(평균 제곱근 오차)를 계산하는 함수로, 예측값과 실제값의 차이를 제곱한 것들의 평균에 루트를 취한 값입니다. 이 값이 낮을수록 모델의 예측 성능이 실제값에 더 가깝다는 것을 의미합니다.
    

제공된 링크는 rmse 함수의 구현과 사용 방법, 그리고 y_true와 y_pred가 어떻게 사용되는지에 대한 설명을 포함하고 있어 질문에 대한 답변으로 적절합니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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