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RMSE

10/17 월 1. RMSLE(Root Mean Square Log Error) 오늘 진행 한 회귀 실습(자전거 대여 수요 예측)에서 캐글은 왜 성능지표 중 RMSE가 아닌 RMSLE(Root Mean Square Log Error) 사용하며, 둘의 차이가 왜 많이 나는지(LinearRegression: RMSLE: 1.165 vs. RMSE: 140.900)에 대해 공룡 책의 권철민 저자님이 인프런에 상세히 설명해주신 내용을 찾았다. 타깃 값 자체가 매우 높은 데이터에 대해서 예측 오류가 발생할 경우, 타깃 값이 작은 데이터에 대해서 예측 오류가 발생할 경우보다 임팩트가 더욱 크게 됨. 이를 상쇄하기 위해 실제값(y)과 예측값(pred)을 먼저 로그(cf. 학교 다닐 때 배운 일종의 둔한 저울) 변환하여 숫자 자체의.. 더보기

4/4 월 월요일! 오늘은 금요일에 실습 예제로 주어졌던 admission(대학원 합격 여부) 데이터셋을 Sklearn, Tensorflow로 구현하고, 지난주에 배운 Logistic Regression을 활용해 평가지표(Metrics)를 알아본다. 1. Logistic Regression by Sklearn import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from sklearn import linear_model from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt import warnings warnings.filter.. 더보기

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