회귀 모형의 평가 지표 회귀(regression) 모형을 평가하는 방법 중 가장 많이 쓰이는 방법은 아마도 MAE와 MSE일 것이다. MAE(Mean Absolute Error) MSE(Mean Squared Error) 실제값과 예측값의 차이를 오차(Error)라고 한다면, 그 값에 절대값(Absolute)을 취한 후 평균(Mean)을 해주면 MAE가 되고, 제곱(Square)을 한 후 평균(Mean)을 취하면 MSE가 된다. \[\textrm{MAE} = \frac{\sum_{i=1}^N |y_i – \hat{y_i}|}{N}\] \[\textrm{MSE} = \frac{\sum_{i=1}^N (y_i – … Metrics 계속 읽기