Mean Absolute Error (MAE) 설명 Mean Absolute Error (MAE)는 회귀 모델 (Regression Model)이 잘 학습되었는지를 확인할 때 많이 사용되는 평가지표입니다. MAE는 실제 정답 값과 예측 값의 차이를 절댓값으로 변환한 뒤 평균을 구하여 도출할 수 있으며, 값이 작을수록 모델의 성능이 좋다는 것을 의미합니다. MAE의 수식은 아래와 같습니다. 수식에서 $Y_{i}$은 실제 정답 값을 의미하고, $\widehat{Y}_{i}$은 예측 값을 의미합니다. MAE의 장단점 - MAE의 장점 1. 실제 정답 값, 예측 값과 같은 단위를 가지는 평가지표이기 때문에 결과 해석이 용이함 2. 절대값을 취하기 때문에 직관적으로 결과를 해석할 수 있음 - MAE의 단점 1. ..
