[통계학] PYTHON을 이용한 RMSE, MAPE 구현 및 데이터에 따른 결과 비교

0. 목표

 - PYTHON을 이용한 RMSE, MAPE 구현 및 데이터에 따른 결과 비교

1. 실습

 1) library 호출

import matplotlib.pyplot as plt

 2) 제곱근 함수

def sqrt(inp):
    result = inp/2
    for i in range(30):
        result = (result + (inp / result)) / 2
    return result

 3) RMSE

# inp1 : real
# inp2 : esti
def rmse(inp1, inp2):
    result = 0
    for i in range(len(inp1)):
        result += (inp1[i] - inp2[i]) ** 2
    result = sqrt(result / len(inp1))
    return result

 4) MAPE

# inp1 : real
# inp2 : esti
def mape(inp1, inp2):
    result = 0
    for i in range(len(inp1)):
        result += abs((inp1[i] - inp2[i]) / inp1[i])
    result = result * 100 / len(inp1)
    return result

 5) 테스트

  (1) 실제값과 예측값이 비슷한 경우

   - RMSE : 0.09486832980505117

   - MAPE : 2.614273196525935

real = [1.1, 2.1, 2.9, 4.1, 5, 6.1, 7.1, 7.9, 9.1, 10.1]
esti = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

plt.plot(real)
plt.plot(esti)

print('RMSE : ', rmse(real, esti))
print('MAPE : ', mape(real, esti))

  (2) 실제값에 이상치가 존재하는 경우

   - RMSE : 30.041787563325858

   - MAPE : 12.114273196525936

real = [1.1, 2.1, 2.9, 4.1, 100, 6.1, 7.1, 7.9, 9.1, 10.1]
esti = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

plt.plot(real)
plt.plot(esti)

print('RMSE : ', rmse(real, esti))
print('MAPE : ', mape(real, esti))

  (3) 이상치가 더 큰 경우

   - RMSE : 314.6466414885117

   - MAPE : 12.564273196525937

real = [1.1, 2.1, 2.9, 4.1, 1000, 6.1, 7.1, 7.9, 9.1, 10.1]
esti = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

plt.plot(real)
plt.plot(esti)

print('RMSE : ', rmse(real, esti))
print('MAPE : ', mape(real, esti))

2. 결론

  - 데이터를 까봐야 함.

3. 참고

  - 데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 위한 인터뷰 문답집(Hulu 데이터 과학팀)