3.6.5 정리

 다음은 이 예제에서 배운 것들입니다.

1) 회귀는 분류에서 사용했던 것과는 다른 손실 함수를 사용합니다. 평균 제곱 오차(MSE)는 회귀에서 자주 사용되는 손실 함수입니다.

2) 비슷하게 회귀에서 사용되는 평가 지표는 분류와 다릅니다. 당연히 정화도 개념은 회귀에 적용되지 않습니다. 일반적인 회귀 지표는 평균 절대 오차(MAE)입니다.

3) 입력 데이터의 특성이 서로 다른 범위를 가지면 전처리 단계에서 각 특성을 개별적으로 스케일 조정해야 합니다.

4) 가용한 데이터가 적다면 K-겹 검증을 사용하는 것이 신뢰할 수 있는 모델 평가 방법입니다.

5) 가용한 훈련 데이터가 적다면 과대적합을 피하기 위해 은닉 층의 수를 줄인 모델이 좋습니다(일반적으로 1개 또는 2개)(