섹션5 - 모델링 및 평가(회귀) 강의에서 평가 시 pred 변환
강의 마지막 성능을 평가하는 과정에서 y_test['charges']와 pred의 rmse를 비교하는 것이 아닌
y_test['charges']과 np.exp(pred)의 성능을 비교해야 맞는 것 아닌가요?
log변환 후 학습을 진행했기에 계속 변환값을 예측값으로 말씀하시다가 마지막에는 변환 없이 평가하길래 질문 남깁니다.
답변 2
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. mk332533님.
질문에 대해 이해를 돕기 위해 성능 평가 시 로그 변환 사용에 대해 안내드리겠습니다.
머신러닝 워크플로우에서는 종종 종속변수에 로그 변환을 적용하여 모델을 학습시킵니다. 이 경우 예측 결과(pred)를 평가할 때 원래의 스케일로 돌아가기 위해 예측값에 np.exp()를 사용하여 로그 변환을 되돌리는 것이 일반적입니다. 이는 y_test[‘charges’]와 np.exp(pred)를 비교하여 원래 스케일에서의 RMSE를 계산하는 것이 정확함을 의미합니다.
이와 관련하여 유사한 토론이 담긴 글을 추천드립니다:
- 평가부분에서 rmse(y_test[‘charges’], pred)를 썼는데: 이 글에서는 로그 스케일을 제거하여 평가해야 정확하다는 의견이 제시되었습니다.
- 회귀 실습 중 rmse 결과값 질문: 여기에서는 결과값이 다르게 나오는 이유에 대한 탐색과 함께 로그 변환 후 평가 시 주의사항이 설명되어 있습니다.
이러한 게시물들은 로그 변환 후 평가 시의 일반적인 실수와 그 해결책을 제공하는 좋은 참고자료가 될 것입니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
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