MAPE1 회귀 모델 성능 평가 - Propensity, MAE, MSE, RMSE, MAPE 이전 포스팅에서 모델 성능 평가를 위한 전체적인 개요를 설명했다면 이번 포스팅에서는 회귀 모델에 대한 성능 평가 방법에 대해 알아보겠습니다. 성능 평가는 모델에 대한 평가로 좋은 결과가 나올 때까지 반복해서 작업을 수행합니다. 모델에 대한 평가할 수 있는 지표라고 할 수 있습니다. 경향(Propensity) Propensity는 성향, 트렌드를 뜻하는 용어입니다. 출력변수가 범주값일 때 클래스 소속이 될 확률로 나타낼 수 있습니다. 예를 들어 컷오프(cut-off = 0.5)를 정의하는 방법으로 평가가 가능합니다. 경향(Propensity)은 사용 목적에 따라 아래와 같이 다릅니다. 분류 : 컷오프 점수를 이용해 클래스 소속도 예측이 가능합니다. 랭킹 : 관심있는 클래스에 속할 가능성이 가장 큰 집단 추.. 2023. 10. 18. 이전 1 다음
