[파이썬, Python] 평가지표 - MSE, MAE, RMSE
1. MSE(Mean Squared Error, 평균 제곱근 오차) 예측값과 실제값의 차이에 대한 제곱에 대하여 평균을 낸 값 p = np.array([3,4,5]) # 예측값 act = np.array([1,2,3]) # 실제값 (오차가 있는것!) def my_mse(pred, actual): return ((pred-actual) ** 2).mean() my_mse(p, act) # 수가 크던 작던 상관x, 다른 값과 비교대상으로 사용하기 위함(상대적으로 적은 값이 더 실제값과 가깝다라고 평가) >>> 4.0 2. MAE(Mean Absolute Error, 평균 절대값 오차) 예측값과 실제값의 차이에 대한 절대값에 대하여 평균을 낸 값 절대값은 미분하기 어렵기때문에 MAE 평가지표를 머신러닝, 딥러..
2023. 6. 23.
