머신러닝 기반 회귀 모델의 성능 측정

 

회귀 문제는 머신러닝의 주요한 분야 중 하나로, 예측하려는 변수가 연속적인 값을 갖는 경우에 회귀 모델이 사용됩니다. 이러한 문제들은 생물학에서부터 경제학, 기상학 등 다양한 분야에서 풀어야 하는 복잡한 문제를 다루는 데 사용됩니다. 예를 들면, 주택 가격을 예측하는 것, 재고 수요를 예측하는 것, 미래의 기온을 예측하는 것 등이 있습니다. 우리는 일반적으로 회귀 모델의 성능을 평가하기 위해 여러 가지 지표를 사용합니다. 이러한 지표들은 모델이 얼마나 정확하게 예측하는지를 측정하는 데 사용되며, 각각은 서로 다른 관점에서 모델의 성능을 평가합니다. 이번 글에서는 회귀 모델의 성능을 측정하는 주요 지표들에 대해 알아보겠습니다.

 

 목차

1. 서론
2. 평균 제곱 오차 (MSE, Mean Squared Error)
3. 평균 절대 오차 (MAE, Mean Absolute Error)
4. 설명 분산 점수 (Explained Variance Score)
5. 결정 계수 (R^2)
6. 마치며

 

1. 서론

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회귀 문제에서 예측 값과 실제 값 사이의 차이를 측정하는 방법은 다양합니다. 각각의 성능 지표는 이 차이를 다른 방식으로 접근하여 계산합니다. 예를 들어, 일부 지표는 예측 값과 실제 값의 차이를 단순히 더하는 반면, 다른 지표는 차이의 제곱을 사용합니다. 이렇게 각 지표가 제공하는 정보는 서로 다르기 때문에, 특정 문제에 가장 적합한 지표를 선택하는 것이 중요합니다. 이제 머신러닝 기반 회귀 모델에서 자주 사용되는 성능 지표들에 대해 알아보겠습니다.

 

 

2. 평균 제곱 오차 (MSE, Mean Squared Error)

 

MSE는 모든 예측 값과 실제 값의 차이를 제곱한 후, 그 합을 예측한 샘플의 수로 나누어 계산합니다. 이 값이 크면 클수록 모델의 성능이 낮다고 판단합니다. 큰 오차에 대해 더욱 높은 페널티를 부여하는 특성이 있습니다. 그러나 이로 인해 이상치에 크게 영향을 받을 수 있습니다.

 

 

3. 평균 절대 오차 (MAE, Mean Absolute Error)

 

MAE는 예측 값과 실제 값의 차이의 절댓값을 평균한 값입니다. 이 값은 모든 개별 오차를 동등하게 다루므로, 이상치에 덜 민감하다는 장점이 있습니다. 그러나 이러한 점 때문에 큰 오차에 충분한 페널티를 주지 못할 수 있다는 단점도 있습니다.

 

 

4. 설명 분산 점수 (Explained Variance Score)

 

설명 분산 점수는 모델이 실제 값의 분산을 얼마나 잘 설명하는지를 측정합니다. 이 값이 1에 가까울수록 모델이 데이터의 분산을 잘 설명하고 있다고 볼 수 있습니다. 하지만 이 지표만으로는 평균 주변에서의 예측 정확도를 완전히 파악하기 어렵습니다.

 

 

5. 결정 계수 (R^2)

 

결정 계수는 예측 값이 실제 값을 얼마나 잘 설명하는지를 측정하는 지표입니다. R^2 값이 1에 가까울수록, 모델이 데이터를 잘 설명하고 있다고 판단합니다. 그러나 이 지표 역시 이상치에 민감할 수 있습니다.

 

 

6. 마치며

 

위에서 살펴본 성능 지표들은 모델의 성능을 정확하게 측정하고 개선하는 데 중요한 도구입니다. 각 지표는 서로 다른 관점을 제공하므로, 최적의 모델을 선택할 때는 문제 특성에 따라 적절한 성능 지표를 사용해야 합니다. 다음번에는 이러한 지표들을 실제로 어떻게 계산하고 활용하는지에 대해 알아보도록 하겠습니다.