RMSE 방법

Question

안녕하세요. 좋은 강의 잘 듣고 있습니다. 강사님께서 RMSE를 만들 때 함수를 만들어서 사용하시는데mean_square_error를 불러온 다음mean_squared_error(squared=False)를 하면 RMSE가 되는 것으로 알고 있습니다.굳이 함수를 만드는 것보다 더욱 쉬울 것 같은데 함수를 만들어 사용하시는 이유가 궁금합니다. 좋은 강의 감사합니다.

퇴근후딴짓 · Answer

네 맞습니다. 제 스타일로 하다보니 그렇게 강의에서 사용했어요! 특별한 이유는 없습니다. 편한 방법으로 사용해주세요!!   회귀 평가지표 RMSE를 구하는 3가지 방법입니다. 꼭 함수를 만들지 않아도 괜찮습니다.   from sklearn.metrics import mean_squared_error import numpy as np # 예제 데이터 y_true = np.array([3, -0.5, 2, 7]) y_pred = np.array([2.5, 0.0, 2, 8]) # MSE 계산 mse = mean_squared_error(y_true, y_pred) print(f'MSE: {mse}') # RMSE 방법1 (squared=False) rmse = mean_squared_error(y_true, y_pred, squared=False) print(f'RMSE: {rmse}') # RMSE 방법2 rmse = np.sqrt(mse) print(f'RMSE(np): {rmse}') # RMSE 방법3 rmse = mse ** 0.5 print(f'RMSE ** 0.5: {rmse}')