Regression Metrics

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  • 회귀 문제에서는 예측과 정답간의 차이를 평가하기 위한 평가 지표가 필요
  • MSE, MAE, RMSE 등이 존재
  • MSE: Mean Square Error
    • 오차의 제곱의 평균
    • 오차를 제곱하므로, 아웃라이어 하나가 있을 때 큰 영향을 받음
  • RMSE: Root Mean Square Error
    • MSE의 제곱근
    • MSE값을 실제 값과 유사한 단위로 변환한다는 의미 존재
  • RMSLE: Root Mean Square Log Error
    • log(예측값 + 1) 과 log(실제값 + 1) 의 차이의 제곱의 평균
    • log를 사용하므로, 아웃라이어에 덜 민감함
    • 상대적 비율을 측정하는 의미가 있음
      • 100과 10의 차이가 1000과 100의 차이와 같음
    • 값이 0 이하가 되지 않는 경우에만 사용
  • MAE: Mean Absolute Error
    • 오차의 절대값의 평균
    • MSE보다 아웃라이어에 덜 민감

References

  1. https://steadiness-193.tistory.com/277
  2. https://shinminyong.tistory.com/32
  3. https://ahnjg.tistory.com/90