Show pageOld revisionsBacklinksBack to top This page is read only. You can view the source, but not change it. Ask your administrator if you think this is wrong. ===== 평균 제곱 오차(MSE) ===== > 모델의 예측 성능을 평가하는 가장 기본적인 지표 중 하나 \\ ==== 정의 ==== 모델이 예측한 값($ \hat{y}$ )과 실제 값(y) 사이의 차이인 **오차(잔차)**를 계산한 다음, 이 오차를 제곱하고, 전체 데이터에 대해 이 제곱된 오차들의 평균을 낸 값 \\ \\ ==== 목표 ===== MSE 값이 0에 가까울수록 모델의 예측이 실제 값과 매우 유사하다는 것을 의미 ====공식 ==== $ \text{MSE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2$ \\ \\ ===변수=== n = 전체 데이터 개수 \\ y = i번째 실제 값 (참값) \\ $ \hat{y} $ = i번째 예측 값 (모델 출력) \\ 머신러닝/평균제곱오차.txt Last modified: 2025/10/12 14:34by masteraccount