MSE1

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  모델 적합성 평가 및 실험설계 모델의 적합성 평가 및 실험설계 0. 용어 설명 MSE(mean squared error) 평균 제곱 오차. 예측값과 실제값 사이의 오차(잔차)의 제곱에 대한 평균 회귀 모형의 예측력을 평가하기 위해 예측 값과 실제 값이 유사한지 평가할 수 있는 척도로, 숫자가 작을수록 더욱 정확한 모델이라고 판단한다. 이외에도 Average error, MAE, MAPE, RMSE 등이 있다. Overfitting 과적합. 머신러닝에서, 학습 데이터를 과하게 학습하는 것을 뜻한다. 실제 데이터의 부분집합인 학습 데이터에 대해서는 오차가 감소하지만, 실제 데이터에 대해서는 오차가 증가하게 된다. Underfitting 과적합의 반대 개념. 과소 적합이라고도 불림. 학습 데이터가 충분치 않거나 학습이 제대로 이루어지지 않.. ML&DL/ML DL 기본기 2021. 12. 5.