회귀 평가지표 관련해서 질문드립니다!

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안녕하세요

다름이 아니라 강의에서 회귀 중 MAPE, RMSE, RMSLE 등은 sklearn.metrics에 없다고 따로 외워야 한다고 하셨는데요

사이킷런 홈페이지 들어가봤는데 다 적혀있기는 해서, 혹시 이제는 metrics 통해 그대로 사용하면 되는 게 맞는지 여쭙습니다!

제가 확인한 사이트도 링크 첨부하였습니다.

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.mean_squared_log_error.html

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 박재은님께서 질문하신 회귀 모델의 평가지표 관련 내용에 대해 답변 드리겠습니다.

말씀하신 대로, sklearn.metrics에는 다양한 회귀 평가지표를 제공하고 있습니다. MAPE, RMSE, RMSLE와 같은 지표들은 회귀 모델 성능 평가에 자주 사용되며, 이 중 일부는 sklearn.metrics 모듈에 직접 구현되어 있지 않거나 별도로 계산이 필요할 수 있습니다.

우선, RMSE(Root Mean Squared Error)와 RMSLE(Root Mean Squared Log Error)는 mean_squared_error와 mean_squared_log_error를 이용하여 다음과 같이 계산할 수 있습니다:

RMSE:
- RMSE는 mean_squared_error 함수의 squared=False 옵션을 사용하여 손쉽게 구할 수 있습니다.
”`python
from sklearn.metrics import mean_squared_error

rmse = mean_squared_error(y_true, y_pred, squared=False)


2. **RMSLE**:
   - RMSLE는 `mean_squared_log_error` 함수를 사용하여 쉽게 계산할 수 있으며, 이를 통해 로그 변환된 값의 평균 제곱 오차의 제곱근을 계산합니다.
   ```python
   from sklearn.metrics import mean_squared_log_error
   import numpy as np

   rmsle = np.sqrt(mean_squared_log_error(y_true, y_pred))

MAPE:
- MAPE(Mean Absolute Percentage Error)는 sklearn.metrics에 기본적으로 포함되어 있지 않으며, 다음과 같이 사용자 정의 함수로 구현할 수 있습니다:
```
def mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred):
   y_true, y_pred = np.array(y_true), np.array(y_pred)
   return np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100
```

Scikit-learn documentation 에서도 확인하셨듯이, 기존에 없었던 RMSLE 같은 지표는 새롭게 사용 가능하며, 필요한 경우 사용자 정의 함수를 활용하여 기타 지표 계산도 가능합니다.

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