[ML/Regression] 회귀 평가 지표

회귀 평가를 위한 지표는 실제값과 회귀 예측값의 차이를 기반으로 한 지표가 중심이다.
대부분 잔차의 절대값 평균과 제곱을 이용한다.
회귀의 성능을 평가하는 지표는 다음과 같다.

평가지표	설명	수식
MAE	mean absolute Error; 실제값과 예측값이 차이의 절대값의 평균	$MAE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(\vert Y_i - \widehat{Y_i}\vert)$
MSE	mean squred Error; 실제값과 예측값의 차이의 제곱해 평균	$MSE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(Y_i - \widehat{Y_i})^2$
RMSE	sqrt(MSE)	$RMSE = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(Y_i - \widehat{Y_i})^2}$
$R^2$	분산기바으로 예측성능을 평가함; 실제값의 분산대비 예측값의 분산을 지표로하며 1에 가까울수록 예측 정확도가 높다.	$R^2 = \frac{예측값 Variance}{실제값 Variance}$

Reference