인프런 커뮤니티 질문&답변

기준은 본인 베이스라인 평가점수를 기준으로 그보다 작으면 더 좋다로 생각해 주세요!

객관적인 기준을 세울 수 없는 환경입니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 이선희님.

RMSE(Root Mean Square Error)에 대해 설명드리자면, 이는 회귀 모델의 예측 오류를 측정하는 지표 중 하나입니다. RMSE 값은 예측된 값과 실제 값 간의 차이를 제곱한 후 평균을 구하고, 그 결과의 제곱근을 계산하여 얻습니다.

RMSE 값이 작다는 기준:

1. 타 모델과의 비교: 여러 모델을 적용했을 때, 동일한 데이터셋에서 계산된 RMSE 값이 가장 작은 모델이 가장 예측력이 좋다고 평가할 수 있습니다. 예를 들어, 두 개의 모델을 비교했을 때 하나는 100, 다른 하나는 200의 RMSE 값을 가진다면, 100을 가진 모델이 더 나은 성능을 보인다고 합니다.

2. 데이터의 특성에 따른 상대적 비교: RMSE는 데이터의 스케일에 영향을 받기 때문에, 결과값이 절대적인 기준은 아닙니다. 이를 해결하기 위해, 데이터의 평균이거나 최대값과 비교하여 상대적으로 작다고 판단하는 것이 좋습니다.

3. 기존의 기준: 과거의 경험적으로 알게 된 좋은 성능의 모델들과 비교하는 방법도 존재합니다. 만약 과거의 성공적인 모델들이 특정 RMSE 값을 가지는 경향이 있다면, 이를 기준으로 판단할 수도 있습니다.

추가적으로 관련된 답변을 더 확인하고 싶다면:

• RMSE 값은 작을수록 좋나요?: 이 질문에서는 RMSE와 같은 회귀 평가 지표의 개념과 RMSE 값이 작을수록 모델이 예측을 잘한다는 점을 설명하고 있습니다.
  

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