히비스서커스의 블로그

시계열 분석에 평가할 수 있는 지표들을 정리해보기로 하였다. 이들은 전부 기계학습의 회귀문제에서 손실함수로 사용될 수 있는 지표들이다. 위의 개념들을 알아보기 전에 SST와 SSR, SSE부터 알아보자. 이 개념들은 실제 값에 회귀의 개념을 도입하였을 때 나오는 개념들이다. 놀랍게도 아래와 같은 식은 성립한다. SST(실제 관측값과 관측값의 평균값 차이의 제곱 합) = SSR(회귀식으로 예측한 값과 평균값 차이의 제곱 합) + SSE(실제 관측값과 회귀식으로 예측한 값 차이의 제곱 합) 여기서, SSR과 SSE가 가지는 의미를 간단히 살펴보자. SSR은 추정된 회귀식으로 설명이 되는 부분, SSE는 설명이 안되는 부분이다. 우리는 회귀식을 통해 실제 값을 예측하고 싶은 것이기 때문에 SSR은 크고 SSE..