1. 훈련 데이터 세트에서 훈련 및 평가하기
• 선형 회귀모형 훈련 및 예측값과 실제값 비교
• 선형 회귀모형 훈련 결과 RMSE 지표로 확인하기
-> 예측 오차가 $ 68,628라는 점은 매우 만족스럽지 못한 결과라 할 수 있다
• Decision Tree 모형 훈련 및 훈련 결과 RMSE 지표로 확인하기
• 예측 오차가 0이라는 것 = 과대적합이라는 것!
=> 테스트 세트를 사용해서 모델 검증을 진행하여야 한다
2. 교차 검증을 통해 평가진행하기
• Decision Tree 알고리즘에
사이킷런의 K겹 교차검증(K-fold Cross-Validation) 기능을 사용하기
