# RMSE ## 개요 **RMSE**(Root Mean Square Error, 평균 제곱근 오차)는 회귀분석에서 예측 모델의 정확도를 평가하는 대표적인 지표 중 하나입니다. RMSE는 관측값과 모델의 예측값 사이의 차이(잔차)를 제곱한 후, 그 평균을 구하고 제곱근을 취하여 계산됩니다. 이 값은 오차의 크기를 절대적인 수치로 표현하므로, 예측의 정밀...
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"RMSE"에 대한 검색 결과 (총 24개)
# 회귀 분석 회귀 분석(Regression Analysis)은 통계학에서 두 개 이상의 변수 간의 관계를 모델링하고 분석하는 대표적인 기법 중 하나입니다. 특히 한 변수(종속 변수)가 다른 변수들(독립 변수 또는 설명 변수)에 의해 어떻게 영향을 받는지를 수학적으로 표현함으로써 예측 및 추론을 가능하게 합니다. 회귀 분석은 경제학, 사회과학, 의학, 공...
# 시계열 분석 ## 개요 **시계열 분석**(Time Series Analysis)은 시간에 따라 순차적으로 수집된 데이터를 분석하여 패턴, 추세, 주기성, 그리고 미래의 값을 예측하는 통계적 방법론입니다. 이 기법은 경제, 금융, 기상, 의학, 공학, 물류 등 다양한 분야에서 광범위하게 활용되며, 데이터 과학 및 인공지능 분야에서도 중요한 위치를 차...
# MAE ## 개요 **MAE**(Mean Absolute Error, 평균 절대 오차)는 회귀(regression) 문제에서 예측값과 실제값 사이의 오차를 평가하는 대표적인 지표 중 하나입니다. 인공지능 모델, 특히 회귀 모델의 성능을 측정할 때 널리 사용되며, 오차의 절대값을 평균하여 계산하므로 해석이 직관적이고 이해하기 쉬운 장점이 있습니다. ...
# 평균 절대 오 ## 개요 **평균 절대 오차**(Mean Absolute Error, MAE)는 회귀 분석에서 예 모델의 성능을 평가하는 대표적인 지표 중입니다. MAE는 예측값과 실제 관값 사이의 차이, 즉 **오차**(error)의 절대값을 평균한 값으로, 모델이 평균적으로 얼마나 큰 오차를 내는지를 직관적으로 나타냅니다. 회귀 분석에서는 모...
# MSE ## 개요 **MSE**(Mean Squared Error, 평균 제곱 오차)는 회귀 분석에서 예측 모델의 정확도를 평가하는 데 널리 사용되는 지표입니다. 이 값은 예측값과 실제 관측값 사이의 차이(오차)를 제곱한 후, 그 평균을 계산함으로써 모델의 전반적인 오차 크기를 수치화합니다. MSE는 회귀 모델의 성능을 비교하거나 하이퍼파라미터 최적...
# 회귀 회귀(Regression)는 머신러닝 통계학에서 기법 중 하나로 하나 이상의 독립 변수(입력 변수)와 종속 변수(출력 변수) 사이의 관계를 모델링하여 연속 값을 예측하는 데 사용됩니다. 회귀 분석은 데이터의 패턴을 이해하고, 미래의 값을 추정하거나 간의 인과 관계를 탐색하는 데 널리 활용됩니다. 이 문서에서는 회귀 분석의 기본 개념, 주요 유형,...
# Forecasting: Principles and Practice ## 개요 **Forecasting: Principles and**(이하 F)는 예측 분석의 기에서 고급 기법까지를 체계적으로 다루는 대적인 데이터과학 서적 중 하나로, 특히 시계열 예측(Time Series Forecasting) 분야에서 널리 활용되는 오픈 액세스(Open Acce...
# 시계열 예측 ## 개요 **시계열 예측**(Time Series Forecasting)은 시간에 따라 순차적으로 수집된 데이터를 기반으로 미래의 값을 예하는 데이터 과학의 핵심법 중 하나입니다. 이법은 경제표, 주가,상 데이터, 판매량 웹 트래픽 등 시간의 흐름에 따라 변화하는 다양한 현상에 적용되며, 기업의 전략 수립, 자원 배분, 리스크 관리 등...
# num_leaves `num_leaves`는 그래디언트 부스팅 머신 러닝 알고리즘 중 하나인 **LightGBM**(Light Gradient Boosting Machine)에서 중요한 하이퍼파라터로, 각각의 결정 트리(decision tree) 가질 수 있는 **최대 잎 노드 수**(maximum number of leaf nodes)를 지정합니다....
# 회귀 분석## 개요 회귀 분석**( Analysis)은 통계학에서 두 이상의 변수 간의 관계를 모델링하고 분석하는 대표적인 기법이다 주로 하나의종속 변수**(응 변수, dependent variable와 하나 이상의독립 변수**(설 변수, independent variable 사이의 인과 관계 또는 상관 관를 수학적으로 표현하여, 독립 변수의 변화가 ...
# K-겹 교차 검증 개요 **K-겹 교차 검증**(-Fold Cross Validation)은신러닝 및 데이터 과학 분야에서 모델의 성능을 평가하는 데 널리 사용되는 통계적 기법입니다. 이 방법은 주어진 데이터셋을 학습과 검증에 반복적으로 나누어 모델의 일반화 능력을 보다 신뢰성 있게 평가할 수 있도록 도와줍니다. 특히, 데이터 양이 제한적일 때 전...
# MARD: 측정 정확도의 핵심 지표 ##요 **MARD**(Mean Absolute Relative Difference, 평균 절대 상대 오차)는 측정 기술 분야에서 측정 장치의 **정확도**(accuracy)를 평가하는 데 널리 사용되는 통계적 지표입니다. 특히 **혈당 측정 장치**, 예를 들어 연속혈당측정기(CGM, Continuous Gluc...
# MSE ## 개요 **MSE**(Mean Squared Error, 평균 제곱 오차)는 회귀(regression) 문제에서 예측 모델의 성능을 평가하는 데 널리 사용되는 지표입니다. 이는 예측과 실제 관측값 사이의 차이(오차)를 제곱한 후, 그 평균을 계산함으로써 모델의 정확도를 수치화합니다. MSE는 인공지능, 특히 머신러닝 및 딥러닝 모델의 학습...
# 성능 평가 인공지능(AI) 모델의 **성능 평가Performance Evaluation)는 개발된 모델이 주어진 과제(Task)를 얼마나 정확하고 신뢰성 있게 수행하는지를 정량적·정성적으로 분석하는 과정입니다. 모델의 훈련 과정 이후, 성능 평가는 모델의 실용성과 신뢰성을 판단하는 핵심 단계로, 실제 배포 전 반드시 수행되어야 합니다. 특히 머신러닝 ...
# MSE ## 개요 **MSE**(Mean Squared Error, 평균 제곱 오차)는 인공지능 및 기계학습 모델의 성능을 평가하는 대표적인 회귀(regression) 문제 지표 중 하나입니다. 예측값과 실제 관측값 사이의 차이를 제곱한 후, 그 평균을 취함으로써 모델의 예측 정확도를 수치화합니다. MSE는 오차의 크기를 강조하며, 특히 큰 오차에 ...
# R² ## 개요 **R²**(R-squared, 결정계수)는 통계학 및 기계학습에서 회귀 모델의 성능을가하는 대표 지표 중 하나입니다. R² 모델이 종속 변수(dependent variable)의 분산 중 얼마나 많은 부분을 설명할 수 있는지를 나타내는 값으로, 일반적으로 0에서 1 사이의 값을 가집니다. 이 값이 1에 가까울수록 모델이 데이터의 변...
# 추천 시스템 ## 개요 **추천 시스템**(Recommendation System)은 사용자의 관심사, 선호도, 행동 패턴 등을 분석하여 사용자가 관심을 가질 가능성이 높은 아이템(item)을 제안하는 정보 필터링 기술이다. 이러한 시스템은 대량의 데이터 속에서 사용자가 원하는 정보나 제품을 효율적으로 찾도록 도와주며, 사용자 경험을 향상시키고 서비...
# 회귀 문제 ## 개요 **회귀 문제**(Regression Problem)는 머신러닝에서 지도 학습(Supervised Learning)의 대표적인 과제 중 하나로 입력 변수(특징)를 기반으로연속적인 수치형 출력값**(목표 변수)을 예측하는 작업을 의미한다. 예를 들어, 집의 면적, 위치, 방 수 등을 바탕으로 집값을 예측하거나, 과거의 기온 데이터...
# AI검사 AI검사(또는 AI 모델 검사) 인공지능 시스템의 성능, 안정성, 공정성, 보안성, 윤리적 적합성 등을 종합적으로 평가하고 검증하는 일련의 절차를 의미합니다. 특히 AI 모델이 실제 환경에서 안전하고 신뢰할 수 있게 작동하기 위해 필수적인 단계로, 단순한 정확도 측정을 넘어 다양한 위험 요소와 잠재적 편향을 식별하는 데 초점을 맞춥니다. AI...