RMSE (제곱근-평균-제곱 오차) 추정의 표준오차(standard error of estimate) 또는 회귀의 표준오차 (standard error of regression)라고도 불림 실제 값과 예측치의 차이 회귀직선과 RMSE 회귀직선은 x값에 따라 분류된 부분집단 별로 자료의 중심을 알려줌 RMSE는 개별 관측치 속한 준거집단의 평균으로부터 떨어진 정도를 대략적으로 알려준다. 회귀직선과 RMSE를 알면 평균과 표준편차를 알 때처럼 68-95 법칙을 활용해 볼 수 있음. RMSE 공식 예시 산포도에서 전형적인 점(typical point)은 회귀직선으로부터 위 또는 아래로 9.3kg 정도 떨어져 있다. 실제 몸무게는 추정된 몸무게와 약 9.3kg 정도 다름 분모에 표본크기가 아닌 자유도가 사용 자..

회귀(Regression) 지도 학습(Supervised Learning)으로 예측할 Target이 연속형(continuous) 데이터(float)인 경우 회귀의 주요 평가 지표 예측값과 실제 값간의 차이를 구한다 MSE (Mean Squared Error) 실제 값과 예측값의 차를 제곱해 평균 낸 것 mean_squared_error() 'neg_mean_squared_error' RMSE (Root Mean Squared Error) MSE는 오차의 제곱한 값이므로 실제 오차의 평균보다 큰 값이 나온다. MSE의 제곱근이 RMSE이다. scikit-learn은 함수를 지원하지 않는다. (MSE를 구한 뒤 np.sqrt()로 제곱근을 구한다.) R^2 (R square, 결정계수) 우리가 만든 모델이 ..