이제 sklearn에서 rmse를 지원하는걸로 아는데
지원하더라도 그냥 rmse말고 mse를 이용해서 구해도 전혀 상관없는건가요?
답변 2
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김라의님께서 질문하신 내용에 답변 드리겠습니다.
sklearn에서는 RMSE를 구할 때 mean_squared_error 함수를 활용할 수 있습니다. 이 함수의 squared=False 파라미터를 사용하면 RMSE를 직접 계산할 수 있습니다. 예를 들어, mean_squared_error(y_true, y_pred, squared=False) 와 같이 사용하면 됩니다.
하지만 일반적으로 mse를 계산한 후 제곱근을 취하는 방식으로도 RMSE를 구할 수 있으며, 두 방법은 동일한 결과를 줍니다. 따라서, RMSE를 구할 때 mean_squared_error 를 사용하거나 직접 계산하는 것 모두 충분히 유효한 방법입니다.
관련하여 추가 정보를 얻을 수 있는 유사한 질문이 있으니 참고하시기 바랍니다:
- 5회 작업형2 rmse 질문입니다에서
mean_squared_error를 이용하여 RMSE를 계산하는 방법이 논의되었습니다.
- 5회 기출유형 작업형 2 rmse질문에서는
RandomForestRegressor모델에서 RMSE를 계산하는 방법에 대해 설명하고 있습니다.
이러한 정보를 활용하여 충분히 RMSE를 계산하실 수 있을 것입니다. 만약 더 궁금한 사항이 있다면 댓글로 남겨주시면 좋겠습니다.
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.
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