⚖️ 이번엔 같은 펭귄 데이터로 몸무게를 예측하는 회귀 모델을 만들어봅니다. 학습 순서는 분류 모델을 만들 때와 똑같이 5단계예요. 딱 하나만 바뀝니다 - 바로 무엇을 맞힐지(종속변수)예요.
| 분류 모델 | 회귀 모델 |
|---|
| Output (맞힐 것) | species (펭귄 종류) | body_mass_g (몸무게) |
| 제외 칼럼 | sex (성별) | sex (성별) |
| 평가 방법 | 정확도 (accuracy) | 평균제곱오차 (MSE) · 2장에서 배운 손실함수예요! |
💡 회귀 모델은 "정답을 몇 개 맞혔는지"가 아니라, "예측값이 실제값과 얼마나 가까운지(오차가 얼마나 작은지)"로 평가해요. 3장에서 배운 손실함수, MSE 기억나시죠? 오차(MSE)가 작을수록 좋은 모델이에요.
배운 내용 확인하기
Q4-4. 펭귄 몸무게를 예측하는 회귀 모델은 무엇으로 성능을 평가할까요?