EunGyeongKim

머신러닝에서 예측/회귀모델을 적합한 후 적절한 모델을 썼는지 확인하는 과정이 필요함. 평가지표 MAE (Mean absolute Error : 평균 절대 오차) 실제 값과 예측 값의 차이를 절댓값으로 변환하여 평균을 낸 값 예측값은 ŷ, 실제값 y , n은 전체 갯수, i 는 데이터 순서 MAPE(Mean Absolute Percentage Error : 평균 절대비율 오차) MES, RMSE의 단점을 보완함. 하지만 데이터 집합에서 관측값이 0일 경우 평가 불가능, 관측값이 0에 매우 가깝다면 과도한 평가값을 측정함[3] At 는 실제 값이, Ft 는 예측 값, t는 데이터 순서, n은 전체 데이터 갯수 MES (Mean Squared Error : 평균 제곱 오차) 실제값과 예측값을 차이를 제곱해 평..