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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 안영준님이 말씀하신 회귀 모델의 평가 방법에 대해 설명드리겠습니다.
모델의 성능을 평가하기 위해 다양한 지표들이 존재합니다. 각각의 지표는 모델의 특정한 성능 측면을 설명하고, 이를 종합적으로 보는 것이 좋은 모델을 선택하는데 도움이 됩니다. 다음은 몇 가지 대표적인 평가 지표입니다:
R-Squared (R²): 모델이 데이터를 얼마나 잘 설명하는지를 나타냅니다. 1에 가까울수록 모델이 데이터를 잘 설명하고 있다는 의미입니다.
Mean Absolute Error (MAE): 예측값과 실제값 간의 차이를 절대값으로 평균화한 값입니다. 해석이 용이하며, 단위의 영향을 받습니다.
Mean Squared Error (MSE): 예측값과 실제값 간의 차이를 제곱하여 평균화한 값입니다. 큰 오차에 대해 민감하게 반응합니다.
Root Mean Squared Error (RMSE): MSE의 제곱근으로, 원래 데이터의 단위로 변환할 수 있어 해석이 더욱 직관적입니다.
R²와 MSE를 사용하는 것만으로도 모델 평가에는 충분할 수 있습니다. R²는 모델의 설명력을, MSE와 RMSE는 모델의 예측성능을 전달합니다. 특히, RMSE는 원 단위로 오류를 표현할 수 있어 직관적으로 이해하기 쉽습니다. 따라서 이 두 가지 지표를 잘 활용하시면 특정한 상황에서는 충분할 수 있습니다. 다만, 가능하다면 MAE도 함께 검토해보는 것이 더 정확한 모델 평가에 도움될 수 있습니다.
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