배송 시간을 예측하는 회귀 모델을 훈련할 때 데이터 과학자는 어떤 평가 지표를 사용해야 할까요? (두 가지 선택)

회귀 모델은 연속적인 값을 예측하므로, 예측값과 실제값 사이의 오차를 측정하는 지표가 적합합니다. 평균 제곱 오차(MSE)와 평균 제곱근 오차(RMSE)는 회귀 모델의 성능을 평가하는 데 널리 사용되는 지표입니다. MSE는 예측 오차의 제곱 평균을 나타내며, 큰 오차에 더 큰 페널티를 부여합니다. RMSE는 MSE에 제곱근을 취한 값으로, 원래 데이터의 단위와 동일하여 해석하기 용이합니다. InferenceLatency는 모델의 추론 시간을 나타내는 지표로, 모델의 성능(정확도)과는 직접적인 관련이 없습니다. 정밀도(Precision)와 정확도(Accuracy)는 분류 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 지표로, 회귀 모델에는 적합하지 않습니다.