처음 Machine learning을 공부하면 RSS, MSE, RSE에 대한 개념이 헷갈릴 것이다.뭔가 비슷한 것 같은데 셋의 정확한 차이는 뭘까?그 개념을 여기서 확실하게 짚고 넘어가고자 한다. RSS(Residual Sum of Squares)말 그대로 잔차를 모두 더한 것이다. 오차를 제곱해서 더한 것으로 데이터 point가 늘어날수록 RSS값도 끊임없이 늘어난다.그렇기 때문에 성능을 비교하는데 쓰기에는 단위가 너무 크다.또한 샘플 수가 다르면 비교가 어려워 단지 수식 유도를 위한 분석을 할 때 중간단계에서 많이 사용한다. RSE(Residual Standard Error)표준오차라고 불리는 값으로 예측값이 실제값으로부터 얼마나 떨어져 있는지를 나타내는 것이다.그렇기 때문에 작을수록 좋다.RSS는..
