평균 제곱 오차
다음 두 도표를 살펴보세요.
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<img "units"="" 1="" 2="" <="" above="" alt="10포인트의 플롯. 선이 8개 지점을 통과합니다. 1점은 2 " under="" is="" line."="" line;="" other="" point="" src="/static/machine-learning/crash-course/images/MCEDescendingIntoMLRight.png" td="" the="" unit"="" /> |
아래 옵션을 살펴보세요.
위 도표에 표시된 두 개의 데이터 세트 중
평균 제곱 오차 (MSE)가 더 높은 것은 무엇인가요?
왼쪽의 데이터 세트입니다.
선에 포함된 6개의 예시의 총 손실은 0입니다. 이 선에 없는 4개의 예가 아직 선을 벗어났기 때문에 오프셋을 제곱해도 여전히 낮은 값을 얻습니다.
$$ MSE = \frac{0^2 + 1^2 + 0^2 + 1^2 + 0^2 + 1^2 + 0^2 + 1^2 + 0^2 +
0^2} {10} = 0.4$$
오른쪽의 데이터 세트입니다.
선에 있는 8개의 예는 총 손실이 0입니다. 그러나,
선에서 벗어난 점은 2개밖에 안 되지만, 두 점 모두
선에서 벗어난 정도가 왼쪽 그림의 이상점에 비해 2배
더 큽니다. 제곱 손실은 이러한 차이를 증폭하므로 오프셋 2는 오프셋 1보다 4배 더 큽니다.
$$ MSE = \frac{0^2 + 0^2 + 0^2 + 2^2 + 0^2 + 0^2 + 0^2 + 2^2 + 0^2 +
0^2} {10} = 0.8$$