Mean squared error

MSE(평균 제곱 오차, Mean squared error)

 

• 손실함수는 정답에 대한 오류를 숫자로 나타내는 것으로 오답에 가까울수록 큰 값이 나온다. 반대로 정답에 가까울수록 작은 값이 나온다.

• 알기 쉽고 계산하기도 쉬워서 추청한 값에 대한 정확도 측정을 위해 주로 사용된다.

 

from sklearn.metrics import mean_squared_error

y_true = [[0.5, 1],[-1, 1],[7, -6]]
y_pred = [[0, 2],[-1, 2],[8, -5]]
mean_squared_error(y_true, y_pred)

 

 

 

 

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참고

딥러닝 손실함수_Blog

scikit-learn_mean_squared_error()