평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE)

이전 시간에 오차제곱합의 개념을 설명했습니다.

오차제곱합(Sum of Squares for Error, SSE)

 

오차제곱합의 수식은 다음과 같습니다.

$$ \frac{1}{2} \sum_k (y_k-t_k)^2 $$

 

이 오차제곱합을 데이터의 개수 $n$으로 나누면, 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE)를 얻을 수 있습니다. 이는 각 데이터 포인트의 오차 제곱의 평균을 나타내며, 수식으로 표현하면 다음과 같습니다.

$$ \frac{1}{2} \frac{1}{n} \sum_{k}^{n} (y_k-t_k)^2 $$

평균 제곱 오차는 모델 성능을 평가하는 중요한 지표 중 하나로, 값이 작을 수록 모델의 성능이 높다고 평가할 수 있습니다.