분류 모델과 달리 회귀 모델은 연속적인 값을 예측하기 때문에, 그 성능을 평가할 때는 다른 지표를 사용합니다. 이번 글에서는 회귀 문제에서 가장 자주 사용되는 평가 지표인 MAE, MSE, RMSE, R² (결정 계수)에 대해 설명합니다.1. MAE (Mean Absolute Error, 평균 절대 오차)정의: 실제값과 예측값 사이의 절대 오차의 평균공식:MAE = (1/n) * Σ |yᵢ - ŷᵢ|특징:직관적이고 해석이 쉬움이상치에 덜 민감함단위가 원래 데이터와 동일함2. MSE (Mean Squared Error, 평균 제곱 오차)정의: 오차를 제곱한 값의 평균공식:MSE = (1/n) * Σ (yᵢ - ŷᵢ)²특징:큰 오차에 더 큰 패널티 부여 (이상치에 민감)미분 가능해 수학적으로 다루기 쉬움3...