RMSE

모델 성능 평가란, 실제값과 모델에 의해 예측된 값의 차이를 구하는 것. 실제값과 예측값이 오차가 0인 것은 실질적으로 힘들기 때문에 오차의 한계를 정해서 그 오차까지는 허용해 준다. 성능평가를 하기 위해서는 예측값과 실제값을 비교할 수 있어야 하기 때문에 지도학습에만 사용된다. Training set의 결과와 Test set의 결과가 비슷해야 좋은 모델이라고 말할 수 있다. Training의 성능만 좋게 나왔다면. 이 모델은 과적합된 모델이다. [Regression] ex)선형 회귀, Random Regressor -> MSE, RMSE, MAE, MAPE 등의 평가지표 사용 -> 작을수록 성능이 좋음을 의미 1. MSE $$ \text{MSE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (Y..