도입 평가지표에 대해서 2개의 포스팅을 할 생각입니다! 학습은 학습대로 중요하지만 학습이 얼마나 잘 되었는지 테스트 데이터에 대해서 평가를 함으로써 모델의 실효성을 판단할 수 있습니다. 첫번째 포스팅에서는 Regression metric을, 두번째 포스팅에서는 Classification metric을 다루어보겠습니다! MSE (Mean Squared Error) 일반적으로 가장 많이 쓰이는 회귀에서 평가지표입니다. 실제값과 예측값의 차이 제곱의 평균입니다. MAE (Mean Absolute Error) 실제값과 예측값의 차이를 절댓값으로 변환해서 평균한것입니다. MSE와 MAE는 어떤 부분이 다를까요? 쉬운 예로, 0과 1사이의 값을 제곱한다고 해봅시다. 0.1을 제곱하면 0.01이 됩니다. 값이 점점 ..
