MSE

[기계학습]. 다중선형회귀(Multiple Linear Regression)실습 Python code -예제

실습데이터 및 파이썬 script 실습에 사용된 라이브러리 import os import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm from sklearn.model_selection import train_test_split Pandas 행과 열로 이루어진 데이터 객체를 만들어 다룰 수 있게 되며 보다 안정적으로 대용량의 데이터들을 처리하는데 매우 편리한 도구 numpy 다차원 배열을 처리하는데 필요한 여러 유용한 기능을 제공 statsmodels 검정 및 추정 , 회귀분석, 시계열분석등의 다양한 통계분석 기능을 제공 patsy 패키지를 포함하고 있어 기존에 R에서만 가능했던 회귀분석과 시계열분석 방법론을 그대로 파이썬에서 이용할 수 있..

[기계학습]모형의 성능 지표 ( MSE , MAPE , 정확도,정밀도,재현율,특이도 , F1 measure , ROC Curve)

Machine Learning 기계학습 머신러닝 모형의 성능지표 MSE와 MAPE는 회귀분석에서 사용하는 성능지표 MSE(Mean Squared Error) 평균오류제곱 , 평균오류자승 f 가 제대로 추정되었는지 평가하기 위해, 예측한 값이 실제 값과 유사한지 평가하는 척도가 필요함. MSE는 실제 종속 변수와 예측한 종속 변수간의 차이 MSE가 작을 수록 좋지만, MSE를 과도하게 줄이면 과적합의 오류를 범할 가능성이 있음 따라서, 검증 집합의 MSE를 줄이는 방향으로 f를 추정 * RMSE 는 MSE에 루트를 씌운 것 MAPE(mean absolute percentage error) MAPE는 퍼센트 값을 가지며 0에 가까울수록 회귀 모형의 성능이 좋다고 해석할 수 있음 0~100% 사이의 값을 가져..