시계열 자료에서 예측 정확도를 측정하는 지표에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은?

문제 1

MAPE (Mean Absolute Percentage Error)는 예측 값과 실제 값 사이의 절대적인 비율 오차를 평균하여 예측 정확도를 측정하는 지표로, 값이 작을수록 예측 정확도가 높음을 의미한다.

RMSE (Root Mean Squared Error)는 예측 값과 실제 값 간의 오차를 제곱하여 평균한 후 루트를 취한 값으로, 큰 오차에 민감하게 반응하여 예측 정확도를 평가한다.

MAE (Mean Absolute Error)는 예측 값과 실제 값의 차이를 절대값으로 변환하여 평균한 값으로, 오차가 작을수록 예측 정확도가 높음을 의미한다.

R-squared (R²)는 예측 값과 실제 값 간의 상관관계를 측정하며, 예측 모델이 얼마나 정확하게 값을 예측하는지를 나타낸다.

💡 로그인하면 학습 진행률이 자동으로 저장되고, 북마크와 오답노트를 사용할 수 있습니다.