인프런 커뮤니티 질문&답변

제 결과를 기준으로 + -
작게는 5%
크게는 10% 이내면 문제 없을 것 같습니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. pseoin0907님.

RMSE(Root Mean Square Error)은 회귀 분석에서 모델의 예측 정확성을 평가할 때 사용하는 지표입니다. RMSE 값은 작을수록 모델의 예측이 정확하다는 것을 의미하며, 특정 대회나 평가에서 이 값을 기준으로 모델의 성능을 평가할 수 있습니다.

귀하의 질문에서는 RMSE 값이 채점 기준으로 사용되는지에 대한 궁금증과, RMSE의 “잘된” 기준치를 알고 싶어 하시는 것 같습니다. 이와 관련된 유사한 질문에서 유용한 답변을 참조할 수 있습니다:

1. 작업형 유형 2번 질문드립니다. - 이 질문에서는 다른 수강생의 RMSE 값과 자기 자신의 RMSE 값을 비교하며 어떻게 평가해야 하는지 고민하는 상황에 대한 답변이 존재합니다. 이 답변에 따르면 검증 데이터의 분할 방법이나 모델의 학습 과정에 따라 RMSE 값이 다를 수 있으므로 단순히 수치 기준보다 상대적으로 다른 값들과 비교하여 판단하는 것이 합리적일 수 있습니다.

2. 5회 기출유형 (작업형2) 관련 질문 - 여기에서는 RMSE가 평가 기준으로 사용되며 다양한 요인에 의해 모델의 예측 값이 달라질 수 있다는 설명과, RMSE calculcations와 관련된 유용한 조언이 제공됩니다.

일반적으로, 평가 기준은 각 과제나 대회의 목적과 난이도에 따라 다를 수 있습니다. 800에서 850 사이의 RMSE가 “잘된” 결과인지는 데이터의 특성이나 다른 참가자들의 결과와 비교하여 판단하는 것이 좋습니다.

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.