(R1,P1)제02강(01)모형 평가 지표 -SSE, MSE, MAE, MAPE

예측을 얼마나 잘 했는가를 평가하는 지표에는 다음과 같은 것들이 있습니다.

(모형평가에서는 "모형평가지표", 예측에서는 "예측평가지표" 라고 부릅니다)

지표의 값이 작을수록 예측을 잘 한 것입니다.

그러면 어떤 지표는 모델 A가 (모델B보다) 작고, 어떤 지표는 모델A가 (모델 B보다) 크면

어떻게 해야 할까요?

그러니까 너무 지표... 지표... 하면서 무조건 작은 값이 최고... 라는 생각을 버리고

현장(Domain Knowledge)의 소리를 들으셔야 합니다...

◯ 오차제곱합(SSE, Sum of Squared Error)

◯ 평균 오차제곱(MSE, Mean Squared Error)

◯ 평균 절대편차(MAE, Mean Absolute Deviation)

◯ 평균 절대 퍼센트오차(MAPE, Mean Absolute Percentage Error)

 

 

참고: 분류모형 평가지표에 사용되는 Confusion Matrix (혼돈행렬) 궁금하시면 클릭^^^