rmse
rms 평가 값이 작을수록 더 좋은 모델 인거 일까요~?
아래와 같이 결과가 나왔는데
XGBRegressor가 가장 좋은 모델 일까요???
RandomForestRegressor 1320.1181960644112
lnear regression 2637.903981035919
RandomForestRegressor 1872.108397828074 max_depth=5
XGBRegressor 1269.7677864640748답변 2
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
질문자님께서 언급하신 RMSE(Root Mean Square Error)에 대해 설명드리자면, RMSE는 회귀 모델의 예측 오류를 측정하는 방법 중 하나로, 예측된 값과 실제 값의 차이를 제곱한 후 평균한 것의 제곱근을 구한 것입니다. 이 값이 작을수록 모델의 예측값이 실제값에 가깝다는 뜻이며, 그렇기 때문에 RMSE 값이 작은 모델을 더 좋은 모델로 평가할 수 있습니다.
제공해주신 데이터에 따르면, XGBRegressor 모델의 RMSE 값이 1269.7677864640748로 가장 낮게 나타나, 해당 조건에서는 XGBRegressor가 가장 좋은 성능을 나타내는 모델로 평가할 수 있겠습니다.
이와 관련하여 더 자세한 정보가 필요하시다면, “RMSE 값은 작을수록 좋나요?“에 달린 답변을 참고하시는 것을 추천드립니다. 이 답변에서는 RMSE와 같은 회귀 평가 지표에 대해 설명하며, RMSE 값이 작을수록 모델이 예측을 잘한다고 볼 수 있음을 언급하고 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.
강의 관련 질문
0
4
0
작업형 2 질문
0
7
2
강의 연장 관련하여 문의드립니다.
0
18
1
섹션7 자료 다운로드
0
18
2
작업형 1 연습문제 Section12
0
16
2
수강기간 연장 문의
0
29
1
안녕하세요, 혹시 수강기간 연장이 가능할까요?
0
28
2
판다스 강의자료는 어디서 받을 수 있나요?
0
26
2
작업형2 모의고사3 자료 업데이트 요청
0
34
4
수강 연장가능여부 문의드립니다!
0
38
2
수강기간 연장 문의드립니다!
0
35
2
최빈값
0
34
2
수강 가이드라인
0
29
2
수강 연장 가능 여부 문의
0
55
2
강의 구매했는데 교재 필수일까요
0
44
2
수강기간 연장 가부 문의드립니다.
0
41
2
수강기간 연장이 가능한지 양해를 구하며 문의를 드립니다.
0
43
2
작업형2 모의문제2에서 drop이랑 인코딩
0
51
3
인코딩을 다 꼭 해봐야하는지
0
51
2
안녕하세요? 강사님 질문있습니다.(인코딩관련)
0
62
2
이진분류에서 양성 클래스가 0일 때 평가 방법
0
46
2
원핫인코딩 전 train과 test 병합여부
0
51
2
수강기간 연장
0
72
2
29강 작업2형의 이상치 처리
0
70
2