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[AIVLE_3기]_4주차_Regression_Metrics

Regression Metrics, 회귀 평가 방법 회귀 모델이 정확한 값을 예측하기는 사실상 어려움 예측 값과 실제 값에 차이$($$=$오차$)$가 존재할 것이라 예상 예측 값이 실제 값에 가까울 수록 좋은 모델 예측한 값과 실제 값 차이$($$=$ 오차$)$로 모델 성능 평가 기호 실제값$(y)$ 우리가 실제 예측하고 싶은 값, Target 이 값과 비교해 머신러닝 알고리즘 성능 평가 우리가 관심을 갖는 오차는 이 값과 예측 값의 차이 예측값$(\hat{y})$ 머신러닝 알고리즘으로 우리가 새롭게 예측한 값 이 예측 값이 얼마나 정확한지 알고 싶은 상황 최소한 평균값 보다는 좋아야 함 평균값보다 얼마나 잘 예측했는지 궁금 평균값$(\bar{y})$ 이미 알고 있는, 기존에 예측한 값 최소한 이 평균값..
KT AIVLE School 3기 기자단/Contents 2023. 2. 26. 22:33
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