10 모델의 정확도 살펴보기
모델이 예측한 값과 실제 값에는 어느 정도의 차이가 있는지 살펴보겠습니다. 이때 사용하는 함수는 평균 제곱근 오차(Root Mean Squared Error)입니다. 바로 평균 제곱 오차를 제곱근한 값입니다.
TIP
6.1절의 나이를 예측하는 인공지능 모델의 오차 구하기를 참고하세요.
그림 17-18 | 예측 값과 실제 값의 오차 구하기
이와 같이 앞에서 도출한 결과 데이터, 예측 값과 실제 값의 차이를 구해서 모델의 정확도를 측정해 보겠습니다.
trainScore = math.sqrt(mean_squared_error(Y_train[0], TrainPredict[:,0])) print('Train Score: %.2f RMSE' % (trainScore)) testScore = math.sqrt(mean_squared_error(Y_test[0], TestPredict[:,0])) print('Test Score: %.2f RMSE' % (testScore))
실행 결과
Train Score: 269.85 RMSE Test Score: 255.18 RMSE
TIP
여러분의 실행 결과 수치는 책과 다를 수 있습니다.