MAE

[Python] 예측 모델 평가를 위한 지표 정리(ME, MAE, MSE, MSLE, RMSE, RMSLE, MPE, MAPE, MASE)와 구현

회귀분석을 하며 여러 모델들을 만들고 실제 성능이 어느정도인지 판단하기 위한 지표들이 필요하다.위 9가지 방식의 특징을 알아보려 한다. 아래 수식들의 n은 모두 데이터 수를 의미한다. 1. ME(Mean of Error)ME(Mean of Error)는 평균 제곱 오차를 의미한다. 예측오차의 산술평균을 의미하고 다음과 같이 산정된다. $$ ME=\frac{\sum_{i=1}^n{e_i}}{n}=\frac{\sum _{i=1}^n\left(Y_i-\hat{Y_i}\right)}{n} $$ def ME(y, t): return (y-t).mean(axis=None) 2. MAE(Mean Absolute Error)MAE(Mean Absolute Erro)는 예측값과 실제값의 모든 차이의 합이다. 인간이..