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안녕하세요! 9회 때 사용이 가능했었습니다.
지난 9회 시험 전에도 재배포 과정에서 누락이 있어 여러번 업데이트(재배포) 했었어요

시험 전에 패키지 버전을 공개하고있어요. 공지 확인 후, 만약 불가능 하다면 "새 소식"으로 안내 하겠습니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. hoyoung kim님께서 질문하신 내용은 머신러닝 회귀 분석을 진행하면서 root_mean_squared_error 함수 사용에 대한 문제로 보입니다. Scikit-learn 라이브러리에서는 root_mean_squared_error를 직접 제공하지 않으므로, 이를 계산할 때는 mean_squared_error를 사용한 뒤 제곱근을 구하는 방식으로 해결해야 합니다.

해결 방법

Scikit-learn의 mean_squared_error 함수에 squared=False 파라미터를 설정하면 RMSE를 직접 계산할 수 있습니다. 아래 코드 예시를 참고하시기 바랍니다:

from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

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

# MSE 및 RMSE 계산
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
rmse = np.sqrt(mse) # 또는 mse에 'squared=False' 사용
# squared 파라미터를 사용한 RMSE 계산
rmse_by_sklearn = mean_squared_error(y_true, y_pred, squared=False)

print(f"MSE: {mse}, RMSE: {rmse}, RMSE by sklearn: {rmse_by_sklearn}")

관련 질문 및 답변 링크

• RMSE 계산 방법 - RMSE 계산을 위한 정확한 함수 사용법에 대한 설명이 포함된 질문입니다.
  
• 회귀 rmse - 오류 수정 및 RMSE 계산과 관련된 실제 문제 해결 경험을 다룹니다.
  

물론, 실행 환경이나 라이브러리에 따라 약간의 차이가 있을 수 있으니, 코드와 라이브러리 버전이 맞는지 한 번 더 확인해 보시길 추천드립니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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