인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하십니까,

cross_val_score()를 사용하실 때 scoring='neg_mean_squared_error' 를 적용하면, 음수값으로 MSE가(예를 들어 -0.03) 반환됩니다.

그리고, cross_val_score()나 GridSearchCV 내부에 어떤 평가 결과가 좋은지 나타내는 함수가 있는지는 저도 잘 모르겠지만, 큰 값 순으로 평가 결과를 정렬하는 로직은 있을 것 같습니다(그래서 회귀 계열 Metric에 - 값을 곱해서 사용하는 것입니다)

감사합니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 무드링님.

Regression 평가에서 사용하는 scoring 함수의 경우, cross_val_score 등에서 scoring='neg_mean_squared_error'와 같은 방식을 사용하면, 음수의 MSE 값을 반환합니다. 이는 사이킷런이 기본적으로 성능 지표들을 최대로 만들어주는 방향으로 설계되어 있기 때문에, 성능이 낮을수록 작은 값이 되도록 MSE에 음수를 곱한 것입니다.

즉, neg_mean_squared_error를 반환하면 완료된 점수가 낮을수록 모델이 더 잘 맞는다는 뜻입니다. 이 음수 값을 반환함으로써 최대화를 목표로 하는 평가 시스템과 일관성을 유지할 수 있기 때문에, 높은 값이 더 나은 성능이라는 직관적인 이해가 가능합니다.

추가적으로, 평가 결과를 해석하기 위해 다른 성능 지표를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 회귀 문제의 경우 RMSE, MAE, R² 등의 다양한 지표가 있으며, 각 지표는 반환 값이 높을수록 성능이 우수하다고 해석할 수 있습니다.

이와 관련된 더 많은 정보를 원하시면, 아래 링크의 답변에서 자세한 설명을 확인하실 수 있습니다:
- Bayesian Optimization 관련 질문드립니다.
- XGBoost and LightGBM 질문입니다!

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.