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BG 빅데이터 결과 해석 분석모형 평가 및 개선 분석모형 평가

10034번

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정답은 4번입니다.

이 문제의 핵심은 회귀 분석에서 자주 사용되는 오차 지표들의 정의와 수식을 정확히 구분하는 것입니다. 특히 MAPE는 분모에 무엇이 들어가는지가 자주 헷갈리는 부분입니다.

1.  \\(\\mathrm{MSE}=\\frac{1}{n}\\sum_{i=1}^{n}(y_i-\\hat{y}_i)^2\\)
: 평균제곱오차(Mean Squared Error)의 정의로, 실제값과 예측값의 차이를 제곱해 평균을 낸 지표입니다. 올바른 수식입니다.

2.\\(\\mathrm{MAE}=\\frac{1}{n}\\sum_{i=1}^{n}|y_i-\\hat{y}_i|\\)
: 평균절대오차(Mean Absolute Error)의 정의로, 오차의 절댓값을 평균낸 지표입니다. 정확한 수식입니다.

3. \\(\\mathrm{RMSE}=\\sqrt{\\frac{1}{n}\\sum_{i=1}^{n}(y_i-\\hat{y}_i)^2}\\)
: 평균제곱오차에 제곱근을 취한 값으로, RMSE의 정의에 해당합니다. 올바른 수식입니다.

4. \\(\\mathrm{MAPE} = \\frac{1}{n}\\sum_{i=1}^{n}\\left|\\frac{y_i - \\hat{y}_i}{\\hat{y}_i}\\right|\\)
: MAPE(Mean Absolute Percentage Error)는 실제값 \\(y_i\\)를 기준으로 오차의 비율을 계산해야 합니다.
올바른 수식은 \\(\\mathrm{MAPE} = \\frac{1}{n}\\sum_{i=1}^{n}\\left|\\frac{y_i - \\hat{y}_i}{y_i}\\right|\\)
이므로, 분모를 \\(\\hat{y}_i\\)로 둔 이 식은 잘못된 표현입니다.

회귀 평가 지표에서
MSE, RMSE는 큰 오차에 민감하고
MAE는 직관적인 평균 오차 크기를 제공하며
MAPE는 실제값 대비 오차 비율을 해석할 수 있다는 특징이 있습니다.

따라서, 정답은 '4. \\(\\mathrm{MAPE} = \\frac{1}{n}\\sum_{i=1}^{n}\\left|\\frac{y_i - \\hat{y}_i}{\\hat{y}_i}\\right|\\)'입니다.

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