작성한 질문수 7

1

1.4에서 추가되었네요!!

와~~ 좋은 정보 감사합니다.

윰님 덕분에 저도 알게 되었네요.

다른 분들에게도 새소식으로 안내하겠습니다 🤩 감사합니다.

0

from sklearn.metrics import root_mean_squared_error

# 실제 값과 예측 값
y_true = [3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]

# RMSE 계산
rmse = root_mean_squared_error(y_true, y_pred)
print("RMSE:", rmse)

0

metrics 목록안에서 찾았는데 사이킷런 라이브러리에 없는건가요??

0

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 윰님께서 질문하신 내용에 대해 답변 드리겠습니다.

sqrt_mean_squared_error는 사이킷런 라이브러리에 포함되어 있지 않습니다. RMSE를 계산하기 위해서는 보통 mean_squared_error를 계산한 후 그 결과에 제곱근을 취하는 방식으로 수행됩니다. 이는 mean_squared_error(y_true, y_pred, squared=False) 파라미터로도 한 번에 계산할 수 있습니다.

mean_squared_error 함수의 squared 파라미터를 False로 설정하면 RMSE를 직접 계산할 수 있습니다. 두 방법은 동일한 결과를 줄 것입니다.

관련하여 도움이 될 수 있는 링크를 아래에 소개합니다:

1. 5회 작업형2 rmse 질문입니다 - mean_squared_error와 **0.5를 사용하여 RMSE를 계산하는 방법에 대해 논의된 질문입니다.
   
2. 5회 기출유형 작업형 2 rmse질문 - RandomForestRegressor 모델 사용 시 random_state 설정과 RMSE 값에 관한 다른 질문입니다.
   

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.