[ML] MSE(Mean Squared Error, 평균 제곱 오차)

Machine Learning 강의 수강 시 가장 먼저 접하게 되는 Loss(Cost) Function 중에 하나다. MSE를 계산하는 방법은 간단하다. 모델이 예측한 값(모델의 output)과 실제값의 차이를 제곱하고 이를 전체 데이터로 나누어준 평균값이다. MSE는 굉장히 큰 에러(예측값과 실제값의 차)를 갖는 이상점이 없는 모델에선 훌륭하지만, 그렇지 않을 경우 예측값과 실제값의 차이를 제곱하기에 이상점에 상대적으로 큰 비중이 실릴 수 있어 바람직하지 못한 결과를 낳는다. 아래는 MSE를 식으로 나타낸 것으로 N은 전제 데이터의 개수다. 아래는 MSE에 대한 샘플 파이썬 코드다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # MSE loss funct..
기술(Tech, IT)/머신 러닝(Machine Learning) 2023. 2. 26. 07:00
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