MSE(Mean Square Error)
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실제값과 예측값간의 차이의 제곱의 평균
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가장 직관적이고 일반적인 지표로 이상치에 민감하며 값이 작을수록 좋지만, 과도하게 줄이면 과적합의 오류를 범할 가능성이 있음
RMSE(Root Mean Square Error)
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MSE에 Root 씌운 지표
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오류 지표를 실제 값과 유사한 단위로 다시 변환했기 때문에 해석이 쉬움
MAPE
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MAE(절대값의 차이)를 퍼센트로 변환한 지표
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성능 비교 해석이 쉽고 0에 가까울수록 좋음
MSD(Mean Square Deviation)
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실측값과 평균의 차이의 제곱의 평균
RMSD(Root Mean Square Deviation)
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실측값과 평균의 차이의 제곱의 평균의 제곱근
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회귀 분석 모형의 설명력을 나타내는 척도로, 항상 평균을 출력하는 예측모델보다 성능이 얼마나 더 좋은가를 나타냄
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결정계수(coefficient of determination)
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1에 가까울수록 성능이 좋고, 0에 가까울수록 성능이 떨어짐
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변수의 수가 증가하면 R2도 증가
Adjusted (수정된 결정계수)
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다중 회귀분석의 경우 결정계수는 독립변수의 개수가 증가함에 따라 커지게 되는데, 독립변수의 유의성과 상관없이 독립변수의 개수에 의존하게 되는 단점을 보완
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(n : 데이터의 수, k : 독립변수의 개수)
