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회귀 알고리즘 평가지표RSS(Residual Sum of Squares) : 댠순 오차MSE(Mean Square Error), MAE(Mean Absolute Error) : 절대적인 크기R^2(결정계수) : 크기에 의존적이지 않음회귀 알고리즘은 얼마나 우리가 원하는 만큼 모델이 데이터를 잘 나타내는지를 평가한다. 그 중 많이 사용되는 4가지에 대해서 알아보겠다.  RSS(Residual Sum of Squares)RSS는 실제 값과 예측 값의 단순 오차 제곱 합을 의미한다.RSS는 가장 간단한 방법으로 다른 방법들보다 직관적인 해석이 가능하다.하지만 오차를 그대로 이용하기 때문에 크기에 의존적이다.MSE(Mean Square Error)우리말로 번역하면 평균 제곱 오차이다. MSE는 실제값과 예측값의..

정규화(Normalization)정규화란 값의 범위를 0부터 1 사이의 값으로 바꾸는 것을 의미한다.예를 들어 키 데이터가 있고, 몸무게 데이터가 있다고 하자.이름키몸무게Amy16048Clark18377Jay17772Bob16980 컴퓨터는 수치형 값을 인식할 때 크기에 따라 인식한다. 현재 데이터에서 키는 160~183까지의 범위를 가지고, 몸무게는 48~80의 값을 가진다.기본적으로 컴퓨터는 키가 더 큰 숫자들을 가지고 있기 때문에 더 중요하다고 판단하게 된다.하지만 키와 몸무게 모두 중요한 데이터이다. 이럴 때, 우리는 키 데이터끼리 정규화하여 0~1 사이의 값으로 바꾸고, 몸무게 데이터끼리 정규화하여 0~1사이의 값으로 바꾸게된다.그럼 함께 봤을때도 어떤 데이터가 큰지 보다 객관적으로 평가할 수 ..