인프런 커뮤니티 질문&답변

차이가 없습니다. 문제없음!!

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 이선희님.

질문 주신 내용에 대해 설명드리겠습니다. RMSE(Root Mean Square Error)는 회귀 분석에서 모델의 예측 오류를 측정하는 지표로, 이 값이 작을수록 모델의 예측 정확도가 높다고 할 수 있습니다.

우리가 알고 있는 예제 중에 비슷한 질문이 있는데요, 예를 들어, rmse 관련 게시물에서는 RMSE 값이 작을수록 성능이 더 좋은 것으로 평가할 수 있다고 설명하고 있습니다. 따라서, RMSE 값인 1099이 다른 모델들의 RMSE 값과 비교하여 크다면, 상대적으로 예측 성능이 낮을 수 있습니다. 그러나, RMSE 값은 절대적인 척도가 아니라 데이터의 스케일이나 예측 대상에 따라서도 다르게 평가되어야 합니다.

또한, 특정 기준으로 평가할 때, 비슷한 RMSE 값을 가진 모델 간에는 성능 차이가 그리 크지 않다고 보는 경우도 많습니다. 예를 들어, 5회 기출유형 작업형 2 rmse질문에서는 작은 RMSE 차이는 큰 문제가 아니라고 언급하고 있습니다.

모델의 성능 향상을 원하는 경우, 하이퍼파라미터 튜닝이나 데이터 전처리 방법을 다양하게 시도하여 모델을 개선해 보시는 것도 좋은 방법입니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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