Study/파이썬으로 데이터 주무르기
[모델 성능 평가 척도] Residuals / MSE / RMSE
징여
2018. 7. 9. 11:06
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모델 성능 평가 척도
1. Residuals(잔차)
- 회귀 분석 모델의 예측값과 실제 값의 차이(error)
- Residuals plot
1) y축에 residuals, x축에 독립변수
2) 어떤 선형모델이 데이터에 적합한지 알 수 있음
3) 적합한 선형 모델: residual이 x축을 기준으로 랜덤으로 분포한 상태
4) 적합한 비선형 모델: residual이 패턴을 보이며 분포하는 상태
2. Mean Squared Error(MSE, 평균제곱오차)
- 회귀선과 모델 예측값 사이의 오차(residual)이용
- 오차를 제곱한 값들의 평균
3. Root Mean Squared Error(RMSE)
- MSE에서 구한 값에 Root 적용
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