안녕하세요! 오늘은~ MAE가 무엇인지, 어떻게 작동하는 건지, 데이터 사이언스에서 왜~ 중요하다~ 중요하다~ 하는지 살펴보겠습니다! 데이터로 작업할 때 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 다양한 메트릭을 아는 것은 중요합니다. 이러한 메트릭 중 하나는 모델의 예측 값과 실제 값 간의 평균 차이를 측정하는 데 사용되는데요, 바로 절대 평균 오차! MAE입니다. 1. MAE란 무엇일까요? 평균 절대 오차인 MAE는 회귀 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 일반적인 메트릭입니다. 모델의 예측 값과 실제 값 사이의 절대 평균 차이를 측정합니다. MAE의 공식을 보면 다음과 같습니다. IS = (1/n) * Σ|i=1에서 n| |yi - ŷi| 여기서 yi는 실제 값, ŷi는 예측 값, n은 샘플 수입니다. 2..
