DATA101

💡 목표평균제곱오차(MSE)의 개념과 특징에 대해 알아봅니다.1. MSE 개념평균제곱오차(Mean Squared Error, MSE)는 이름에서 알 수 있듯이 오차(error)를 제곱한 값의 평균입니다. 오차란 알고리즘이 예측한 값과 실제 정답과의 차이를 의미합니다. 즉, 알고리즘이 정답을 잘 맞출수록 MSE 값은 작겠죠. 즉, MSE 값은 작을수록 알고리즘의 성능이 좋다고 볼 수 있습니다. 수식을 살펴보겠습니다.$$ E = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_{i} - \tilde{y_i})^2 $$\(y_i\): \(i\)번째 학습 데이터의 정답\(\tilde{y_i}\): \(i\)번째 학습 데이터로 예측한 값2. 특징2.1. 오차 대비 큰 손실 함수의 증가폭MSE는 오차가 커질수록..