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하마가 분석하마

[machine learning class] 3. 검증 및 평가 메트릭-3

코드를 통한 이해가 가장 빠를거라 생각하기에 이번 장은 코드를 깃허브 링크와 함께 티스토리에도 넣었다. 회귀 학습에서 가장 일반적인 메트릭은 오차 (error)이다. 오차는 [실제 값-예측 값]을 의미한다. 1. MAE (mean absolute error) 절대오차 (absolute error)는 오차의 절대 값이다. 평균절대오차인 MAE는 일반적인 회귀 지표로써 사용된다. 시계열 분석에서 예측 오차의 일반적인 척도이며 평균 절대 편차(MAD)의 표준 정의와 혼동하여 사용된다. ## MAE : 절대 오차의 평균 import numpy as np def mean_absolute_error(y_true, y_pred): # 오차를 0으로 초기화 error = 0 # 모든 샘플에 대해 오차를 계산 for y..
Machine learning class 2021. 2. 22. 12:27
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