회귀(regression) 모델 성능 지표 (MAE, MSE, RMSE, R2 score)

출처 : https://4.bp.blogspot.com/-wG7IbjTfE6k/XGUvqm7TCVI/AAAAAAAAAZU/vpH1kuKTIooKTcVlnm1EVRCXLVZM9cPNgCLcBGAs/s1600/formula-MAE-MSE-RMSE-RSquared.JPG

 

 

1) MAE (Mean Absolute Error) score

- 모델의 예측값과 실제값의 차이(절댓값)를 모두 더함

- MAE score가 높을수록 성능 낮음

- 다만, 차이의 절댓값을 사용하기 때문에 실제값과 음적(-)으로 차이나는지, 양적(+)으로 차이나는지 알 수 없음

 

2) MSE (Mean Squared Error)

- 모델의 예측값과 실제값 차이의 면적(제곱)의 합

- MSE score 높을수록 성능 낮음

- 면적으로 계산하기 때문에 특이치에 민감

 

3) RMSE (Root Mean Squared Error)

- MSE값에 루트를 씌운 값

- RMSE score 높을수록 성능 낮음

 

4) R2 Score (Coefficient of Determination)

- R2 Score 높을수록 성능 높음