Stats & AI tech blog - '일단 시도함'

이번 포스팅에서는 회귀모형 성능 평가 지표로 사용되는 손실함수(loss function)인 MAE, RMSE, MSE에 대해 알보겠다. 각각의 특징과 차이점에 대해 알아보고자 한다.1. MAE (Mean Absoluted Error) 예측값과 실제값의 차이의 절대값의 평균이다. $$MAE = \frac{1}{n}\sum^{n}_{i=1}|y_i=\hat{y_i}|$$ MSE, RMSE에 비해 이상치의 영향을 크게 받지 않는다. (모든 오차에 동일한 가중치를 부여)오차가 0인 지점에서 뾰족한 형태(첨점)를 띄며 미분 불가능하다. 2. MSE (Mean Squared Error)예측값과 실제값의 차이의 제곱의 평균이다. $$MSE = \frac{1}{n}\sum^{n}_{i=1}(y_i-\hat{y_i})^..