회귀모델의 성과 측정

지난 번에 "분류모델의 성과 측정"에 대해서 적은 바 있다.

https://walkingfox.tistory.com/220

분류모델의 성과 측정

 

이번에는 "회귀모델의 성과 측정"에 대해서 적어보고자 한다.

아래의 지표들은 회귀모델을 통하여 얻은 예측치가 실제 값과 얼마나 차이가 있는지? 즉 얼마나 잘 예측했는지를 나타내는 지표들이다. 

 

이를 구하는 방법을 python 샘플 코드를 참조하세요.

import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, mean_squared_log_error, r2_score

true = [1,2,3,2,3,5,4,6,5,6,7,8,8]
pred = [1,1,2,2,3,4,4,5,5,7,7,6,8]

MAE = mean_absolute_error(true, pred)
MSE = mean_squared_error(true, pred)
RMSE = np.sqrt(MSE)
MSLE = mean_squared_log_error(true, pred)
RMSLE = np.sqrt(MSLE)
R2 = r2_score(true, pred)

print(f'MAE:\t {MAE:.4f}')
print(f'MSE:\t {MSE:.4f}')
print(f'RMSE:\t {RMSE:.4f}')
print(f'MSLE:\t {MSLE:.4f}')
print(f'RMSLE:\t {RMSLE:.4f}')
print(f'R2:\t {R2:.4f}')

 

결과