728x90 반응형 SMALL 피어슨 상관 계수2 피어슨 상관 계수 (Pearson correlation coefficient) 피어슨 상관 계수 (Pearson correlation coefficient) 두 수치 특징을 비교하기 위한 표준 도구는 일반적으로 상관 계수로 알려진 Pearson 상관 계수이다 (다른 상관 계수도 많이 있지만 이 상관 계수가 가장 일반적임). 이것은 두 개의 수치 특징 사이의 선형 연관 강도를 나타내는 수치이다. 형상 사이의 관계가 비선형적이면 이 상관 계수가 오해의 소지가 있을 수 있으므로 산점도와 상관 계수를 모두 검토하는 것이 항상 좋은 방법이다. Key Characteristics 이 계수의 주요 특성은 다음과 같다. 값은 항상 [-1, +1] 간격에 있다. 이 값은 형상 사이의 선형 관계의 강도를 나타낸다. -1에 가까운 값은 형상 사이의 강한 음의 관계를 나타내며, +1에 가까운 값은 형상.. 2023. 7. 13. [AI] 평가 모델 (3) Mean Error MSE, MAE 및 RMSE는 회귀 분석에서 예측 오류율과 모델 성능을 평가하는 데 주로 사용된다. MAE (Mean Absolute Error) MAE (평균 절대 오차)는 데이터 세트에 대한 평균 절대 차이에 의해 추출된 원래 값과 예측 값 사이의 차이를 나타낸다. from sklearn.metrics import median_absolute_error y_true = [3, 5, 7] y_pred = [0, 4, 9] median_absolute_error(y_true, y_pred) 2.0 MSE (Mean Squared Error) MSE (평균 제곱 오차)는 데이터 집합에 대한 평균 차이를 제곱하여 추출한 원래 값과 예측 값의 차이를 나타낸다. from sklearn.met.. 2022. 9. 27. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
