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1. MSE(Mean Squared Error)
- 학습된 예측 모델의 성능을 평가할 수 있어야만 합니다.
- Regressing 예측모델의 성능평가 지표 중 가장 대표적이다.
- 테스트 데이터에 대한 MSE 가 적은게 좋은 모델이다.
2. RMSE(Root Mean Squared Error)
- MSE는 차이를 제곱해서 더하므로 차이가 증폭되는 문제가 있을 수 있다.
- MSE에 Root를 씌운 형태의 RMSE도 많이 사용하는 지표이다.
3. MAE(Mean Absolute Error)
- 예측값과 정답간의 차이에 절대값을 취함
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