이제 거의 다 왔습니다. 마지막으로 모델을 평가해 보겠습니다. 선형 회귀는 평균 제곱 오차(평균제곱법)와 루트 평균 제곱 오차(루트 평균제곱법)를 사용하여 모델을 평가합니다.

코드 3-28 선형 회귀 모델 평가

print('평균제곱법:', metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred))
print('루트 평균제곱법:', np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred)))

다음은 선형 회귀 모델 평가에 대한 실행 결과입니다.

평균제곱법: 17.011877668640622
루트 평균제곱법: 4.124545753006096

루트 평균제곱법(root mean squared)은 이름에서도 알 수 있듯이 평균제곱법(mean squared)에 루트를 씌운 것입니다. 따라서 루트 평균제곱법의 공식은 다음과 같습니다.

평균제곱법이 이라면,

루트 평균제곱법은 루트만 씌운 이 됩니다.

루트 평균제곱법 값(4.12)은 모든 기온 백분율에 대한 평균값(22.41)과 비교하여 10% 이상임을 알 수 있습니다. 따라서 모델 정확도는 높지 않지만 여전히 합리적으로 좋은 예측을 할 수 있음을 의미합니다.