MLP 모델 성능 평가 지표
Evaluation Metrics 회귀(Regression) 결정계수(Coefficient of Determination or R-squared Score)를 주로 사용 1에 가까울수록 모델의 설명력이 높고, 0에 가까우면 설명력이 낮음. 음수가 나올 수 있음 MAE, MSE, RMSE, MAPE는 값이 작을수록 모델의 예측이 실제에 가깝다는 의미 분류(Classification) 모델이 예측한 값과 실제 값을 비교해, 얼마나 정확히 분류했는지 어떤 오류가 발생했는지 보여줌 혼동 행렬(Confusion Matrix) 구성 TP (True Positive): 실제 Positive를 Positive로 맞게 예측 TN (True Negative): 실제 Negative를 Negative로 맞게 예측 FP (False Positive): 실제 Negative를 Positive로 잘못 예측 (오류) FN (False Negative): 실제 Positive를 Negative로 잘못 예측 …