예측 모델을 만들고나면, 그 모델이 얼마나 정확하게 예측하고 있는지 확인이 가능해야한다. RMSE (Root Mean Square Error)는 평균 제곱근 오차 라고 하며, 모델 평가지표중 하나이다. RMSE 계산해서 이해해보기 1) 데이터 셋 만들기 2) 실제 값 - 예측 값으로 에러 값 구하기 3) 에러값 제곱하기 에러에 음수가 있으므로, + 와 - 가 서로 캔슬되는것을 막기위해 제곱해준다. 4) MSE 구해주기 (제곱한 에러의 평균) 5) ROOT 씌워주기 (RMSE) - 아까 에러에서 제곱해줬으므로, 루트 씌워서 원래 스케일로 돌려준다. 6) 해석 실제 대비 예측에서 1.5정도 오차가 발생한다. Sklearn 패키지 사용해서 구하기 - mean_squared_error (실제값, 예측값)
