linearregression ์ธ๋ค์ผํ ๋ฆฌ์คํธํ 10/17 ์ 1. RMSLE(Root Mean Square Log Error) ์ค๋ ์งํ ํ ํ๊ท ์ค์ต(์์ ๊ฑฐ ๋์ฌ ์์ ์์ธก)์์ ์บ๊ธ์ ์ ์ฑ๋ฅ์งํ ์ค RMSE๊ฐ ์๋ RMSLE(Root Mean Square Log Error) ์ฌ์ฉํ๋ฉฐ, ๋์ ์ฐจ์ด๊ฐ ์ ๋ง์ด ๋๋์ง(LinearRegression: RMSLE: 1.165 vs. RMSE: 140.900)์ ๋ํด ๊ณต๋ฃก ์ฑ ์ ๊ถ์ฒ ๋ฏผ ์ ์๋์ด ์ธํ๋ฐ์ ์์ธํ ์ค๋ช ํด์ฃผ์ ๋ด์ฉ์ ์ฐพ์๋ค. ํ๊น ๊ฐ ์์ฒด๊ฐ ๋งค์ฐ ๋์ ๋ฐ์ดํฐ์ ๋ํด์ ์์ธก ์ค๋ฅ๊ฐ ๋ฐ์ํ ๊ฒฝ์ฐ, ํ๊น ๊ฐ์ด ์์ ๋ฐ์ดํฐ์ ๋ํด์ ์์ธก ์ค๋ฅ๊ฐ ๋ฐ์ํ ๊ฒฝ์ฐ๋ณด๋ค ์ํฉํธ๊ฐ ๋์ฑ ํฌ๊ฒ ๋จ. ์ด๋ฅผ ์์ํ๊ธฐ ์ํด ์ค์ ๊ฐ(y)๊ณผ ์์ธก๊ฐ(pred)์ ๋จผ์ ๋ก๊ทธ(cf. ํ๊ต ๋ค๋ ๋ ๋ฐฐ์ด ์ผ์ข ์ ๋ํ ์ ์ธ) ๋ณํํ์ฌ ์ซ์ ์์ฒด์.. ๋๋ณด๊ธฐ ์ด์ 1 ๋ค์