r2_score

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

정환일님께서 질문하신 r² (결정 계수)에 관한 설명을 드리겠습니다. r²는 회귀 모델의 설명력을 평가하는 지표로, 0에서 1 사이의 값을 가집니다. 값이 1에 가까울수록 모델이 데이터를 잘 설명하고 있다고 해석할 수 있으며, 이는 모델의 예측값이 실제 데이터에 매우 잘 맞는다는 것을 의미합니다.

r² 값이 높을수록 모델의 설명력이 더 좋아지므로, 일반적으로 r² 값이 높을수록 좋은 모델이라고 평가할 수 있습니다. 그러나, 항상 r² 값이 높아야만 좋은 모델이라고 판단할 수는 없습니다. 특히, r²가 1에 과도하게 가까운 경우 이는 과적합(overfitting)의 가능성을 나타낼 수도 있으므로 주의가 필요합니다.

이와 관련하여, 더 자세한 설명이 있는 기존의 유사한 질문 및 답변을 참고하실 수 있습니다. 예를 들어 「r2_score가 높을수록 좋은 모델일까요?」 게시물에서 이와 관련된 더 깊이 있는 논의가 이루어지고 있습니다. 이 링크는 현실적인 데이터에서 r² 값이 높고 낮음의 의미를 다룹니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

인프런 커뮤니티 질문&답변