MSE 구하는법

Question

안녕하세요. 회귀분석 모델의 MSE 구하는 방법에 대해 문의드립니다.

ols 모델 학습하고 난 후, model.mse_resid 메서드로 MSE 구하는 방식이 있더라구요. 근데 선생님이 정석적으로 풀이해주신 방법의 답과 차이가 있어서 문의드립니다.

자유도 처리나 계산 방법에 따라 차이가 있는 것으로 추정되는데, 이럴 경우 어떤 방식을 활용하는 것이 더 나을지 궁급합니다.

혹은 똑같은 방법으로 답을 구할 수 있는 메서드가 있는지도 궁금합니다.

퇴근후딴짓 · Answer

소수점 반올림으로 답을 동일하게 만들거나 정답이 완전 다르다면 출제 가능성이 낮습니다.

인프런 AI 인턴 · Answer

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 어리둥절님.

회귀분석에서 MSE(Mean Squared Error)를 구하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 일반적으로 정확한 MSE 계산을 위해서는 손실 함수나 라이브러리에서 제공하는 메서드를 사용하는 것이 효과적입니다.

model.mse_resid는 statsmodels 라이브러리에서 제공하는 방식 중 하나로, 학습 중 사용된 데이터의 잔차(residual) 제곱합을 자유도로 나눈 값입니다. 하지만 일반적인 MSE 계산 방식과 약간의 차이가 있을 수 있습니다. 이는 라이브러리에서 사용하는 기본 설정과 통계적인 방법론의 차이에서 기인할 수 있습니다.

보다 정확한 MSE를 구하기 위해서는 다음의 방법을 추천드립니다:

직접 계산: 잔차(residuals) 배열을 구해서, 이는 실제 값에서 예측값을 뺀 결과입니다. 이 값을 제곱한 다음 평균을 내면 MSE가 됩니다.
```
import numpy as np
residuals = y_true - y_pred  # 실제값에서 예측값을 뺌
mse = np.mean(np.square(residuals))
```
라이브러리 사용: sklearn.metrics.mean_squared_error를 사용할 수 있습니다. 이는 MSE를 간편하게 구할 수 있는 방법입니다.
```
from sklearn.metrics import mean_squared_error
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
```

선택은 주로 코드의 명확성과 유지보수성을 고려하시면 됩니다. 코드의 가독성을 높이기 위해 sklearn 사용이 추천됩니다.

아래는 해당 질문에 대한 관련 링크입니다:
- 왜 sklearn과 statsmodels의 결과값이 다른가요?

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