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랜덤포레스트 후 rmse 값을 구할 때 이렇게 구해도 상관없을까요??
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np
rf=RandomForestRegressor(random_state=0)
rf.fit(X_tr,y_tr)
pred=rf.predict(X_val)
mse=mean_squared_error(y_val,pred)
rmse=np.sqrt(mse)
print(rmse)답변 2
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 민우님.
랜덤포레스트 모델을 사용하여 예측 후 RMSE 값을 계산하는 방법에 대해 문의 주셨군요. 코드에서 사용하신 방법은 매우 일반적이고 유효한 접근 방식입니다. mean_squared_error를 사용하여 MSE를 계산한 후 numpy의 sqrt 함수를 통해 루트를 씌워 RMSE를 구하는 과정이 정확합니다.
이를 지원하는 유사한 질문은 아래에서 확인할 수 있습니다:
- 작업형2 모의문제2: RMSE 계산과 관련한 다른 수강생의 질문과 답변을 참고하실 수 있습니다. 이 링크에서는 RMSE를 구하는 방법에 대해 강사님께서 “문제 없어 보인다”고 확인한 답변을 제공하고 있습니다.
작업형 문제나 실습에서 항상 주어진 데이터셋에 적합한지 확인하는 것이 중요합니다. 그러므로 RMSE를 평가할 때, 데이터 셋에 따라 예측 정확도가 달라질 수 있다는 점을 염두에 두셔야 합니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.