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MAE vs. MSE
MAE (Mean Absolute Error)와 MSE (Mean Squared Error)는 모두 회귀 모델의 성능을 평가하기 위해 사용되는 지표이다.그러나 그 계산 방식과 의미에는 차이가 있다.1. MAE (Mean Absolute Error)\[ \text{MAE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} | y_i - \hat{y}_i | \]여기서 \( y_i \)는 실제 값, \( \hat{y}_i \)는 예측 값, \( n \)은 데이터 포인트의 수이다.MAE는 예측 값과 실제 값 사이의 절대 차이의 평균을 나타낸다.[특징]1. MAE는 예측 값과 실제 값 사이의 평균 절대 차이를 제공하여 직관적으로 해석하기 쉽다.2. MAE는 MSE에 비해 이상치(Outlier)에 덜 민감하다...
데이터분석/Evaluation
2024. 6. 27. 16:09