mae 썸네일형 리스트형 [머신러닝] MSE, MAE 뜻 & 구현 코드 1. MSE(Mean Squared Error) MSE란 Mean Squared Error의 약자로, 말 그대로 예측 값과 실제 값의 차이에 대한 제곱을 평균한 값을 말합니다. MSE의 경우 오차가 작으면 성능이 좋을 수 있지만, 과대적합이 될 수도 있습니다. 한편, MSE는 오차에 대해서 예측한 값이 실제 값보다 큰지, 작은지를 알 수 없다는 특징을 갖고 있습니다. - MSE : 코드로 구현하기 사이킷런(Scikit-learn) 패키지에서는 MSE를 구하는 라이브러리를 제공하는데요, 만약 실제 값 'true_y'와 예측한 값 'pred_y'의 MSE 값을 구하고 싶다면 다음과 같이 코드를 작성하면 됩니다. from sklearn.metrics import mean_squared_error #필요한 라이.. 더보기 이전 1 다음