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안녕하세요.

회귀지표는 말씀하신대로 뭔가 사람이 와닿은 백분율 개념보다는 주로 RMSE로 평가를 합니다.

다만, RMSE / MAE등은 본래의 실제 Target값의 크기 때문에 가늠이 되지 않을 수 있습니다.

시험과 무관한 관점에서 설명드리면, 그런 경우 MAPE를 많이 사용합니다.

MAPE의 정의는 구글링하시면 많은 자료들을 얻으실 수 있고, 패키지나 단순한 함수로 쉽게 계산이

가능합니다.

컨셉상으로 (수학적 설명은 구글링 참고하시면 좋을 것 같습니다.)

예측값이 실제값에서 얼마나 벗어났는지를 표현하고 있으며 0%에 가까울수록 일반적으로

성능이 높습니다.

한 번 참고해보시면 좋을 것 같습니다. 감사합니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. rjstkddl님.

작업형 2 유형에서 회귀모델의 성능 지표로 RMSE(Root Mean Square Error)를 사용할 때, 절대적인 RMSE 값만으로 만점을 받거나 평가 기준을 특정하기는 어렵습니다. 일반적으로 RMSE는 예측 값과 실제 값 간의 차이를 제곱한 뒤, 평균을 구하고, 제곱근을 적용한 값으로, 데이터의 크기와 범위에 따라 달라질 수 있습니다.

RMSE는 예측 모델의 오류를 측정하는 지표로, 값이 작을수록 모델의 예측 정확도가 높다고 판단됩니다. 그러나 정확한 RMSE 기준은 문제의 도메인, 데이터의 특성에 따라 다르게 설정될 수 있습니다. 따라서, 특정 기준을 찾기보다는 같은 데이터를 사용하는 다른 알고리즘들과의 상대적 비교를 통해 모델의 성능을 평가하는 것이 좋습니다.

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