5회 기출 작업형 2 질문입니다.

Question

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 이 부분에서 왜 갑자기 y_true 가 쓰이는지 이해가 잘 가지 않습니다 ! rmse 에 대한 설명도 부탁드립니다. from sklearn.metrics import mean_squared_error def rmse(y_true, y_pred): return mean_squared_error(y_true, y_pred)**0.5

퇴근후딴짓 · Answer

mae, mse, rmse는 회귀 모델에서 오차를 평가하는 지표입니다 mse(실제값, 예측값) 형태로 사용됩니다 배달을 예로 들면 실제 배달 시간 = y_true 앱에서 예측한 배들 시간 = pred 사이킷런에서 rmse를 제공하지 않아 mse를 사용해 rmse함수를 별도로 만들었어요 그리고 섹션4의 평가 지표 영상을 참고 부탁드립니다.

인프런 AI 인턴 · Answer

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 오가람님께서 질문하신 내용인 rmse 와 관련하여 왜 파라미터로 y_true 가 사용되는지, 그리고 rmse 함수에 대한 설명을 요청하셨습니다. 이와 관련하여, 과거에 비슷한 질문이 있었습니다. 해당 내용이 오가람님의 궁금증을 해소하는 데 도움이 될 것입니다. 괄호 안 내용 관련하여, [퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3) 강의 내에서 다룬 질문에 대한 답변입니다. 여기서 y_val 과 pred 의 의미를 설명하고 있습니다. 이는 rmse 함수에서 사용되는 y_true 와 y_pred 파라미터와 맥락을 같이 합니다. 괄호 안 내용 질문 에서 확인할 수 있습니다. y_true : 실제 값을 나타냅니다. 모델을 평가할 때 모델의 예측값이 얼마나 실제값에 가까운지 비교하기 위해 사용됩니다. y_val 이라는 명칭이 사용될 수도 있으며, 검증 데이터 세트의 실제 타겟 값을 의미합니다. y_pred : 모델이 예측한 값입니다. 실제값과 비교하여 모델의 성능을 평가하는 데 사용합니다. rmse 함수는 Root Mean Square Error(평균 제곱근 오차)를 계산하는 함수로, 예측값과 실제값의 차이를 제곱한 것들의 평균에 루트를 취한 값입니다. 이 값이 낮을수록 모델의 예측 성능이 실제값에 더 가깝다는 것을 의미합니다. 제공된 링크는 rmse 함수의 구현과 사용 방법, 그리고 y_true 와 y_pred 가 어떻게 사용되는지에 대한 설명을 포함하고 있어 질문에 대한 답변으로 적절합니다. 저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.