• 회귀는 분류에서 사용했던 것과는 다른 손실 함수를 사용합니다. 평균 제곱 오차(MSE)는 회귀에서 자주 사용되는 손실 함수입니다.

• 비슷하게 회귀에서 사용되는 평가 지표는 분류와 다릅니다. 당연히 정확도 개념은 회귀에 적용되지 않습니다. 일반적인 회귀 지표는 평균 절대 오차(MAE)입니다.

• 입력 데이터의 특성이 서로 다른 범위를 가지면 전처리 단계에서 각 특성을 개별적으로 스케일 조정해야 합니다.

• 가용한 데이터가 적다면 K-겹 검증을 사용하는 것이 신뢰할 수 있는 모델 평가 방법입니다.

• 가용한 훈련 데이터가 적다면 과대적합을 피하기 위해 중간층의 수를 줄인 작은 모델을 사용하는 것이 좋습니다(일반적으로 1개 또는 2개).