오차함수(誤差函數, Error Function)는 수학과 통계학에서 주로 사용되는 함수로, 주어진 데이터 세트의 예측값과 실제값 간의 차이를 측정하는 데 사용된다. 특정한 모델이 데이터를 설명하는 성능을 평가하는 필수적인 도구로, 머신러닝과 통계적 분석의 기본 구성 요소다. 오차함수는 다양한 형태가 있으며, 문제의 특성에 따라 선택된다.

가장 일반적인 오차함수는 평균 제곱 오차(MSE, Mean Squared Error)로, 이는 예측값과 실제값의 차이를 제곱하여 평균한 값이다. MSE는 오차의 제곱을 사용하므로 큰 오차에 대해 더 많은 가중치를 두게 된다. 이로 인해 모델의 학습 과정에서 큰 오류를 줄이는 것이 중요할 때 특히 유용하다. 그러나 MSE는 이상치(outlier)에 민감한 단점이 있어, 이러한 상황에서는 다른 종류의 오차함수를 고려할 필요가 있다.

해석적 오차함수로는 평균 절대 오차(MAE, Mean Absolute Error)가 있는데, 이는 예측값과 실제값의 절대적인 차이를 평균하여 계산한다. MAE는 이상치에 덜 민감하며, 직관적으로 해석하기도 쉬운 특징이 있다. 그러나 이 함수는 오차의 제곱을 사용하지 않기 때문에 큰 오차를 강조하지 않는다는 점에서 제한적이다. 따라서 특정한 문제에 따라 적절한 오차함수를 선택하는 것이 중요하다.

오차함수는 머신러닝 모델의 성능을 평가할 뿐만 아니라, 모델의 최적화를 위해서도 사용된다. 경량화된 모델을 만들기 위해 데이터에 대한 피드백을 통해 파라미터를 조정하는 과정에서 오차함수의 값이 최소가 되도록 하는 것이 핵심이다. 이러한 최적화 과정은 경량화된 모델을 실제 환경에 효과적으로 배치할 수 있도록 도와주며, 이는 오차함수가 갖는 실용적인 가치 중 하나다.