반응형 RMSE1 MAE / MSE / RMSE 차이와 선택 기준은? 회귀 분석에서 모델의 예측 정확도를 평가하기 위한 손실 함수(Loss Function)인MAE (Mean Absolute Error) / MSE (Mean Squared Error) / RMSE (Root Mean Squared Error) 의 차이점에 대하여 알아보겠습니다. MAE / MSE / RMSE의 대표적인 차이점은 오차를 계산하는 방식에 있습니다 1. MAE (Mean Absolute Error)MAE는 예측값과 실제값 사이의 절대 오차의 평균을 구하는 지표입니다. 장점: 이상치(Outlier)에 덜 민감합니다. 모든 오차를 절대값으로 계산하므로, 큰 오차가 있어도 직접적인 영향을 주지 않습니다.단점: 미분이 불가능한 점이 있어, 일부 최적화 알고리즘에서 사용이 어려울 수 있습니다. 2. M.. 2024. 11. 15. 이전 1 다음 반응형
