Root Mean Square Error (RMSE) 설명 Root Mean Square Error (RMSE)는 회귀 모델 (Regression Model)이 잘 학습되었는지를 확인할 때 많이 사용되는 평가지표입니다. RMSE는 실제 정답 값과 예측 값의 차이를 제곱한 후 평균을 구하여 도출 가능한 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE)에 제곱근을 씌어 구할 수 있으며, 값이 작을수록 모델의 성능이 좋다는 것을 의미합니다. MSE와 전반적인 특징은 유사하지만 제곱근이 씌어져있기 때문에 실제 정답값과 같은 단위를 갖는 평가지표입니다. ※ MSE에 대한 설명은 아래 링크에서 확인할 수 있습니다. 2022.05.14 - [정리] - [평가 지표] Mean Squared Error (MS..
