[TIL] 0603 TIL

과제를 하면서, 회귀 문제를 다시 연습해보았다.

그런데, R^2 가 18%가 나오는 이상 현상이 발생했다.

데이터를 뜯어본 결과, 분명히 값은 크게 차이나지 않게 나오고 있는데 전체적으로 예측값이 넓게 퍼진 것이 아닌 상황인지라 분류를 써야 하나 다른 모델을 써야 하나 고민했다.

그러나, 선형 회귀에서 R^2만이 모든 지표가 되지는 않을 것이다. 물론, R^2값이 전체적으로 회귀직선으로 설명할 수 있는 정도를 나타낼 것이나, 문제는 설명하는 y값이 완벽한 선형 상황을 만들고 있지는 않았다.  그러나 Mean Absolute Mean을 활용한 결과, 그 오차는 크게 나타나지 않았다.

R^2 값, 말고도 다양한 상황에 맞게 다양한 metric를 사용하는 것이 중요하다는 것을 알게 되었다.