목표의 회귀 평가기

Modeling Objective의 기본 Regression 평가기는 연속 수치 예측을 평가합니다. 평가 구성에서 지정한 부분집합마다 다음 지표와 차트를 만듭니다.

회귀 모델의 목표 평가 결과

수치 지표

지표	의미
Row Count	평가 데이터의 행 수입니다.
Mean Absolute Error	정답과 예측 차이의 절댓값 평균입니다. 0 이상이며 오차가 없으면 0입니다.
Root Mean Squared Error	오차 제곱 평균의 제곱근입니다. 큰 오차에 더 큰 영향을 받으며 0 이상입니다.
R2 Score	정답의 분산을 예측이 얼마나 설명하는지 나타내는 결정계수입니다. 1 이하이고 음수가 될 수 있으며 1에 가까울수록 좋습니다.
Explained Variance	예측이 설명하는 정답 분산의 비율을 나타냅니다. 평균 오차가 0이 아닐 때 R²와 차이가 생겨 편향을 확인할 수 있습니다. 1 이하이고 음수가 될 수 있습니다.

Score distribution은 예측값의 분포입니다. Residuals는 label_value - prediction으로 정의한 잔차의 분포입니다. 방향을 포함한 잔차와 방향을 제거한 MAE 및 RMSE를 구분하여 해석합니다.

필드	필수 여부와 동작
inference_field	필수입니다. 모델이 생성한 수치 예측 열입니다.
actual_field	필수입니다. 비교할 실제 정답 열입니다.
histogram_bins	선택 정수이며 기본값은 10입니다. 예측값 및 잔차 분포의 구간 수를 정합니다.

회귀 필드는 정수에 한정하지 않습니다. 평가기의 설정 화면은 inference_field와 actual_field를 float 열로 표시하므로 실제 예측 및 정답을 그 수치 계약에 맞춰 선택합니다.

float 예측 및 정답 열과 histogram_bins 설정