인공지능, 머신러닝, 딥러닝
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 Erro..
