Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 설명 Mean Absolute Percentage Error (MAPE)는 회귀 모델 (Regression Model)이 잘 학습되었는지를 확인할 때 많이 사용되는 평가지표입니다. Mean Absolute Error (MAE)와 비슷하지만 실제 정답 값을 나누어 도출한 확률 값이라는 점이 가장 큰 차이점 이라고 할 수 있습니다. MAPE는 MAE와 동일하게 값이 작을수록 모델의 성능이 좋다는 것을 의미합니다. ※ MAE에 대한 설명은 아래 링크에서 확인할 수 있습니다. 2022.05.11 - [정리] - [평가 지표] Mean Absolute Error (MAE) MAPE의 수식은 아래와 같습니다. 수식에서 $Y_{i}$은 실제 정답 값..
