모델 성능 평가 지표

MAE

Mean Absolute Error 평균 절대 오차

|예측값 - 실제값|의 평균

from sklearn.metrics import mean_absolute_error
mean_absolute_error(y_test, y_pred)

MSE

Mean Squared Error 평균 제곱 오차

|예측값 - 실제값|제곱의 평균  = 예측값과 실제값 차이의 면적의 합

from sklearn.metrics import mean_squared_error 
mean_squared_error(y_test, y_pred)

RMSE

Root Mean Squared Error 루트 평균 제곱 오차

|예측값 - 실제값|제곱의 평균에 루트를 씌운 값

from sklearn.metrics import mean_squared_error 
MSE = mean_squared_error(y_test, y_pred) 
np.sqrt(MSE)

모델 정확도 percentage(백분율) 계산 방법?

|이전 값 - 현재 값| / 이전값 * 100

EX) 어떤 모델이 MAE 1.77 에서 1.39 로 향상 됐을 때
백분율 값 = (1.77 - 1.39)/1.77*100 = 21.xx
따라서 해당 모델은 약 21% 정확도가 상승했다.