rmse가 낮다는 것은 어떤 의미인가?

RMSE(Root Mean Square Error)가 낮다는 것은 다음과 같은 의미를 갖습니다:

✅ 1. 예측 정확도가 높다

  • RMSE는 예측값과 실제값 사이의 평균적인 오차 크기를 나타냅니다.
  • 따라서 RMSE가 낮다는 것은:
    • 모델의 예측값이 실제값과 더 가깝다는 뜻이고,
    • 모델이 정확한 예측을 하고 있다는 것을 의미합니다.

✅ 2. 큰 오차가 적다

  • RMSE는 오차를 제곱해서 평균을 내기 때문에, 큰 오차일수록 더 큰 패널티를 받습니다.
  • 따라서 RMSE가 낮다는 것은:
    • 단순히 평균 오차가 작은 것뿐 아니라,
    • **큰 오차(이상치)**가 별로 없다는 의미도 됩니다.

✅ 3. 모델이 과적합(Overfitting)되지 않았을 수 있다

  • 훈련 데이터에서 RMSE가 낮고, 검증 데이터에서도 낮다면 → 모델이 잘 일반화되었다는 신호입니다.

❗주의할 점

  • RMSE는 단위에 민감하므로, 다른 모델들과 비교할 때는 반드시 같은 단위/데이터 기준에서 비교해야 합니다.
  • RMSE만 보고 성능을 판단하는 것은 위험할 수 있으니, MAE, R², 잔차분석 등과 함께 보는 것이 좋습니다.

예시로,

  • RMSE가 2.3일 때: 예측값은 평균적으로 실제값에서 약 ±2.3 정도 오차를 보인다.
  • RMSE가 10.5일 때: 예측이 실제값에서 평균 ±10.5 정도 벗어난다.

원하시면 실제 예측 예시와 함께 RMSE 값의 차이를 시각적으로 보여드릴 수 있어요. 필요하신가요?