캐글에서는 아직 rmse를 쓸 수 없는건가요?
mae 평가 방법은 정상 작동하는 걸 확인했는데,
rmse를 제가 잘못 작성한건가요?
아니면 캐글에서는 아직 안되는 걸까요?
만약 작성이 옳은거면 저대로 시험에서도 사용할 예정이고
그렇지 않다면, 함수식을 그냥 외워가야 하나 싶어서요.
답변 2
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. ehddls91님께서 올리신 RMSE 관련 질문에 대한 답변입니다.
현재 scikit-learn 라이브러리에서는 직접 root_mean_squared_error 함수를 제공하지 않고 있습니다. 대신 RMSE를 구하기 위해서 mean_squared_error 함수를 사용하여 MSE를 계산한 뒤, 그 MSE 값의 제곱근을 취해 RMSE를 구할 수 있습니다.
따라서, scikit-learn을 사용하여 RMSE를 계산하는 방법은 다음과 같습니다:
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# y_true와 y_pred에는 실제 값과 예측 값이 들어갑니다.
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
rmse = mse ** 0.5
또는 mean_squared_error 함수의 squared 옵션을 사용하여 다음과 같이 한 번에 RMSE를 계산할 수 있습니다:
rmse = mean_squared_error(y_true, y_pred, squared=False)
이 방식을 통해 Kaggle이나 다른 데이터 과학 환경에서도 RMSE를 계산할 수 있습니다. 시험을 준비 중이라면, 이 두 가지 방법 중 하나를 사용해 RMSE를 계산하는 방법을 기억해 두시면 좋을 것입니다.
유사한 질문과 관련된 링크를 아래 제공해 드리니 참조해 보시면 도움이 될 것입니다:
1. 작업형2 모의문제2에서는 RMSE를 직접 계산하는 방법에 대해 안내되어 있습니다.
2. rmse/mse 사용법은 RMSE와 MSE의 사용법에 대해 보다 자세히 논의된 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.
작업형 1 유형 부분
0
9
1
작업형 1 (삭제예정, 구 버전)
0
28
2
수강기간 연장 문의드립니다.
0
21
1
2유형 레이블 인코딩 VS 원핫 인코딩
0
23
3
수강기간 연장 문의드립니다.
0
26
1
인덱스 슬라이싱
0
27
2
질문 드립니다.
0
45
2
강의 내용 관련 질문드립니다~
0
43
2
수강 연장 문의
0
54
2
강의자료 일괄 다운로드
0
50
2
수강기간 연장 문의드립니다
0
40
2
list 문제 질문드립니다~
0
35
2
빅분기 실기 12회 재도전
0
53
2
강의 기간 연장 가능여부 검토 요청건
0
39
2
수강기간 연장 문의 드립니다
0
43
2
수강기간 연장 문의드립니다
0
50
2
질문이요
0
56
2
수강기간 연장 문의드립니다.
0
58
2
문제 3-2 질문드립니다
0
47
2
수강기간 연장 문의 드립니다.
0
61
2
변수, 칼럼 , df 구분
0
51
2
수강기간 연장 문의드립니다.
0
50
2
수강기간 연장 문의
0
49
2
수강기간 연장 문의드립니다.
0
42
2