사용 방법
- 두 목록을 같은 순서로 입력하세요. 첫 목록의 첫 값은 다른 목록의 첫 값과 한 쌍입니다. 각 목록의 단위를 통일하고 제목·단위 기호는 제거하세요.
- 값 사이에는 공백·쉼표·세미콜론, 소수점에는 1.5처럼 마침표를 사용하세요. 화면 언어에서 소수점 쉼표를 쓰더라도 쉼표는 항상 다음 값을 구분합니다. 2e-3 같은 과학적 표기도 허용합니다.
- 두 목록이 모두 유효하면 결과와 차트가 바로 갱신됩니다. 입력이 불완전하거나 개수가 다르면 결과를 비웁니다. 오류 설명을 보려면 계산을 누르세요.
- 결과 복사는 수치 요약을 텍스트로 복사합니다. 지우기는 입력과 결과를 비웁니다. 차트는 화면 설명용이며 이미지나 자료 파일로 내보내지 않습니다.
미리보기
예측이 얼마나 빗나갔나요? 오차 = 실제값 − 예측값입니다. 0보다 크면 예측이 너무 낮고, 작으면 너무 높습니다.
e = 실제값 − 예측값 · RMSE = √(Σe² / n)
실제값: 3 5 7 · 예측값: 2 5 9
오차: 1, 0, −2 · RMSE ≈ 1.29 · MAE = 1
입력란에는 이 예제가 먼저 나타납니다. 본인 자료로 수정한 뒤 계산하세요.
결과의 의미
관측값과 그에 대응하는 예측값이 있을 때 차이를 요약하세요. 모형을 학습하거나 선택하지 않습니다. 학습지 확인, 같은 검증 관측값에 대한 예측 비교, 큰 오차가 점수에 미치는 영향 이해에 유용합니다.
부호 있는 오차는 e = 실제값 − 예측값입니다. 양수면 예측이 너무 낮고 음수면 너무 높습니다. SSE = Σ(e²), MSE = SSE / n, RMSE = √MSE, MAE = Σ|e| / n이며 모든 쌍의 가중치는 같습니다.
SSE는 전체 제곱오차로 불완전한 예측이 추가되면 보통 커집니다. MSE는 이를 쌍 수로 나누고 RMSE는 원래 측정 단위로 되돌립니다. MAE는 같은 단위의 평균 절대오차이며 제곱보다 큰 오차를 덜 강조합니다.
차트는 쌍마다 점 하나와 0선까지의 줄기를 표시합니다. 가로축은 시간이 아닌 입력 순서입니다. 양·음 오차가 번갈아 나오면 어떤 예측도 정확하지 않아도 평균이 0일 수 있습니다. 네 가지 음이 아닌 지표는 이 상쇄를 피합니다.
풀이 예시
실제값 = 3, 5, 7, 예측값 = 2, 5, 9이면 오차는 1, 0, −2입니다. SSE = 5, MSE ≈ 1.67, RMSE ≈ 1.29, MAE = 1입니다. 첫 예측은 낮고 세 번째는 높으며 두 번째 쌍만 0선 위에 있습니다.
실제값 = 10, 20, 예측값 = 12, 18이면 오차는 −2, 2입니다. 부호 있는 평균은 0이지만 SSE = 8, MSE = 4, RMSE = 2, MAE = 2입니다. 예측 목록이 실제 목록과 정확히 같으면 네 점수 모두 0입니다.
입력·정밀도·출력
같은 관측값·단위·평가 기간으로 모형을 비교하세요. 낮은 점수는 해당 자료의 해당 지표에서 더 낫다는 뜻이며 보편적 품질 기준은 아닙니다. 단위가 바뀌면 점수도 바뀌고 쉬운 관측값을 더하면 평균이 좋아질 수 있습니다. 새 사례의 성능은 적합에 사용하지 않은 자료로 추정하세요.
두 목록의 값 개수는 같아야 하며 각각 2–200개여야 합니다. 누락·텍스트·NaN·무한대는 거부하며 0·음수·반복값은 허용합니다. 누락 관측값은 한 목록만 밀지 말고 두 목록에서 같은 쌍을 제거하세요.
0이 아닌 입력의 절댓값은 1e-100–1e100이어야 합니다. 브라우저 부동소수점으로 약 15–16자리의 유효 숫자를 사용합니다. 서로 다른 입력이 같은 저장 숫자로 반올림되면 거부합니다. 공통 기준값을 줄이거나 적절한 단위로 바꿔 다시 시도하세요.
대부분의 결과는 소수 최대 두 자리로 표시합니다. 아주 작은 0이 아닌 값은 과학적 표기를 사용하며 계산 중간값은 반올림하지 않습니다. 기준값을 빼거나 배율을 적용한 축에는 원래 값 복원법을 명시해 큰 기준값 주변의 작은 차이도 볼 수 있게 합니다.
자주 묻는 질문
MSE를 n − 2 대신 n으로 나누는 이유는 무엇인가요?
이 페이지는 주어진 예측을 제곱오차 평균으로 평가합니다. 회귀 잡음 분산 추정에서는 잔차 자유도를 사용할 수 있지만 다른 통계 작업이며 여기의 MSE와 다릅니다.
길이가 다른 목록의 SSE를 비교해도 되나요?
보통 직접 비교할 수 없습니다. 모든 제곱오차를 더하므로 표본 크기의 영향을 받습니다. 평균 지표는 이 영향을 줄이지만 공정한 비교에는 여전히 동등한 사례·단위·가중치가 필요합니다.
RMSE가 MAE보다 훨씬 클 수 있는 이유는 무엇인가요?
제곱근을 취하기 전에 제곱하므로 큰 오차의 영향이 커집니다. 차이가 크면 일부 큰 오차가 있을 수 있습니다. 요약 하나에만 의존하지 말고 차트와 원래 자료 쌍을 확인하세요.
0·음수 실제값이나 일정한 목록도 가능한가요?
네. 실제값으로 나누는 공식이 없어 0과 음수도 지원합니다. MAPE·백분율 오차·모형 적합·CSV 업로드·자동 결측값 대체는 없습니다.