인프런 커뮤니티 질문&답변

네 이 숫자는 우리가 판단할 수 없어요

주어진 데이터도 예측이 잘 안되는 경우도 있었거든요

여유가 된다면

본인이 만든 첫 모델 평가지표 점수와

추가로 전처리 / 모델 변경 한 점수와 비교해서 좋은 방향으로 제출하는 것이 좋습니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. chltjgmlexit님께서 질문해 주신 내용에 대해 답변 드리겠습니다.

작업형 문제에서 제시된 평가지표가 MSE(Mean Square Error)라면, 시험에서는 MSE를 중심으로 평가가 이루어질 것입니다. MSE는 예측값과 실제값 간의 제곱 차이의 평균으로, 값이 작을수록 모델의 예측 성능이 좋음을 의미합니다. 따라서, 문제에서 요구하는 그대로 MSE 값만 제출하시면 됩니다.

MSE와 더불어 다른 평가지표인 R²(R-squared, 결정계수)는 모델이 데이터를 얼마나 잘 설명하는지를 나타내며, 0에서 1 사이의 값을 갖습니다. R² 값이 낮다는 것은 모델이 데이터의 변동성을 충분히 설명하지 못한다는 것을 의미할 수 있습니다.

하지만 시험이나 과제 제출 시에는 문제에서 요구하는 MSE 값만 맞춰 제출하시면 주어진 문제의 요구사항을 충족시킬 수 있습니다.

평가지표에 대한 더 많은 정보나 유사한 질문에 대한 답변은 다음 링크를 통해 참고하실 수 있습니다:

• “작업형 2 시험에서 제출 시 평가를 꼭 해야하나요 ?”: 시험장에서 평가 없이 제출해도 되는지에 대한 설명
  
• “5회 기출유형 (작업형2)”: 평가 지표에 대한 비교와 조언
  

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