회귀 모델 평가 완벽 가이드
회귀 모델 평가는 머신러닝에서 모델의 성능을 객관적으로 측정하는 중요한 단계입니다. 다양한 평가지표를 통해 모델의 예측 정확성과 신뢰성을 평가할 수 있습니다. 대표적인 지표로는 평균 제곱 오차(MSE), 결정 계수(R²), 평균 절대 오차(MAE) 등이 있습니다. 이 가이드는 이러한 평가지표의 개념과 활용 방법을 상세히 설명하고, 최적의 회귀 모델을 선택하기 위한 팁을 제공합니다. 회귀 모델 평가를 통해 더욱 정교한 데이터 분석을 실현해 보세요.