인프런 커뮤니티 질문&답변

코드는 채점하지 않아요!

RMSE를 다른 평가지표로 평가하거나

검증데이터를 나누지 않고 아예 평가지표로 평가하지 않더라도

아무런 감점이 없습니다.

평가 지표로 평가하는 이유는 다른 모델과 비교, 다른 전처리(인코딩 등)과 비교하기 위함이에요

코드에서 생성된 예측 파일 csv로만 평가 합니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 지윤님, 좋은 질문 감사합니다.

평가 문제에서 ‘예측결과는 RMSE 평가 지표에 따라 평가함’이라고 명시되어 있는 경우, 시험 목표는 RMSE을 사용하여 결과를 평가하는 것입니다. 그러나, 강의에서 언급된 것처럼, 예비 분석을 위해 다른 평가지표를 사용할 수도 있습니다. 예를 들어, 모델 성능을 다양한 각도에서 비교하기 위해 RMSE와 함께 MAE(Mean Absolute Error)나 MSE(Mean Squared Error)를 사용할 수 있습니다. 이런 지표들은 모형 간의 차이를 이해하거나 모형 성능을 추가적으로 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다.

그러나, 시험 결과 제출 시에는 요구된 RMSE로 평가되는 점에 유의해야 합니다. 시험 제출 평가 기준에 명확히 RMSE를 요구하고 있다면, 최종 제출 시 적합한 평가 지표로 제출하는 것이 감점을 예방하는 데 유리합니다.

유사한 질문의 답변을 통해 더 깊이 있는 내용을 확인하실 수 있습니다:
- 5회 기출유형 (작업형2)에서는 RMSE를 사용해 제출하는 방법에 대해 상세히 설명하고 있습니다.

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.