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딥러닝 · 머신러닝
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해결 여부
미해결
회귀에서 모델의 성능 평가는 상대적인 것으로 판단해야 하나요?
22.01.02 12:47 작성 조회수 175
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안녕하세요. 전부터 궁금했던 것이 있었는데요.
분류의 경우는 accuracy 등 직접적으로 이 모델의 정확도가 0~1 사이의 수로 어떻게 되는지 파악할 수 있었는데
회귀의 경우는 예를들어 RMSE는 RMSE값이 123이면 성능이 좋은 것인지, 0.449이면 성능이 좋은 것인지 직관적으로 파악이 어려운 것 같습니다. 회귀는 여러 모델을 만들어보면서 그 중에 가장 좋은 것을 선택하는 개념으로 상대적인 성능을 보고 결정해야 하는 것일까요?
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권 철민
지식공유자2022.01.03
안녕하십니까,
네, 말씀하신대로 회귀의 경우는 RMSE, MAE이던 간에 수치 자체만을 가지고 성능이 좋다/나쁘다를 판단하기는 어렵고 상대적인 비교가 필요합니다. 절대적인 비교로는 RMSE보다는 MAE가 좀 더 나을 수 있습니다.
추가적으로 예측값과 실제값을 하나씩 비교해 보면서 그 차이를 어느정도 직관적으로 이해하는 부분도 필요할 수 있습니다.
감사합니다.
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