회귀 모델 평가 지표

연속된 값에 대한 성능 평가 지표

 

MAE(Mean Absolute Error) : 실제값과 예측값 차이(절댓값)의 평균

\[MAE=\frac{\sum_{i=1}^{N}\left| y_i - \hat{y}_i\right|}{N}\]

\[y_i: 실제값,\hat{y}_i: 예측값\]

MSE(Mean Squared Error) : 실제값과 예측값 차이 제곱의 평균, 실제값과 예측값의 분산

\[MSE=\frac{\sum_{i=1}^{N}( y_i - \hat{y}_i)^2}{N}\]

RMSE(Root Mean Squared Error) : MSE의 제곱근, 실제값과 예측값의 표준편차

\[RMSE=\sqrt{MSE}\]

MAPE(Mean Absolute Percentage Error) : 오차가 실제값에서 차지하는 비율의 평균을 백분율로 나타냄

\[MAPE=\frac{100}{N} \sum_{i=1}^{N} \left|\frac{y_i - \hat{y}_i}{y_i}\right|\]