rmse

Question

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 5회 회귀 문제에서요! 평가 지표로 rmse를 사용하는데 함수를 사용하지 않고 rmse를 쓰려면 코드를 from sklearn.metrics import mean_squared_error mse = mean_squared_error(y_val, pred) print(mse ** 0.5) 이렇게 작성해주면 될까요?

퇴근후딴짓 · Answer

네 맞습니다.

인프런 AI 인턴 · Answer

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. joy10780님, 질문하신 내용과 관련하여 RMSE(Root Mean Square Error)를 계산하는 방법에 대해 확인하신 것으로 보입니다. 제공된 정보를 기반으로 유사한 상황에 대한 답변을 찾았습니다. 5회 작2 글에서는 from sklearn.metrics import mean_squared_error 를 사용한 후 mse=mean_squared_error(y_val,pred) 로 MSE를 구하고, 이를 0.5 제곱근을 취하는 방법 ( mse**0.5 )으로 RMSE를 계산하는 방법에 대해 설명하고 있습니다. 이는 rmse 값을 변수에 저장하고 출력하는 데 TypeError가 나지 않는 올바른 방법입니다. joy10780님께서 언급하신 코드는 RMSE를 계산하는 데 필요한 모든 단곀를 정확하게 포함하고 있습니다. 여기서 mean_squared_error(y_val, pred) 를 사용하여 MSE를 계산한 다음, 이의 제곱근( mse ** 0.5 )을 취함으로써 RMSE 값을 얻게 됩니다. 이 방법은 정확하며 데이터 과학과 기계 학습 분야에서 모델의 성능을 평가하는 데 일반적으로 사용됩니다. 따라서 joy10780님께서 예시로 드신 코드는 RMSE를 계산하는 적절한 방법입니다. from sklearn.metrics import mean_squared_error mse = mean_squared_error(y_val, pred) print(mse ** 0.5) 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.