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[실습 체험 환경] root_mean_squared_error 오류
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안녕하세요 실습 체험 환경에서 작업 중인데
from sklearn.metrics import root_mean_squared_error
해당 문구를 사용하면 아래와 같이 뜹니다 .. 버전이 달라 더이상 사용을 못하는 걸까요 ?
dir(sklearn.metrics) 해서 목록을 살펴보면 mean_squared_error 는 다 있는데 , root_mean_squared_error 이 함수만 없습니다 ... 왜 그런걸까요 ㅠㅠ
make: *** [py3_run] Error 1
Traceback (most recent call last):
File "/goorm/Main.out", line 98, in <module>
from sklearn.metrics import root_mean_squared_error
ImportError: cannot import name 'root_mean_squared_error' from 'sklearn.metrics' (/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/metrics/__init__.py)
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 7777jihyun님께서 질문하신 Scikit-learn 라이브러리에서 root_mean_squared_error 함수를 찾을 수 없는 문제에 대해 안내드리겠습니다.
현재 Scikit-learn에서는 root_mean_squared_error라는 함수를 직접 제공하지 않습니다. 대신, mean_squared_error 함수의 squared 파라미터를 활용하여 RMSE(Root Mean Squared Error)를 계산할 수 있습니다. 이 방식은 매우 일반적이며, 다음과 같이 구현하실 수 있습니다:
RMSE 계산 방법
Scikit-learn의 mean_squared_error 함수를 사용해 간단하게 RMSE를 계산할 수 있습니다. squared=False 파라미터를 사용하여 제곱근이 자동으로 계산된 RMSE를 얻으실 수 있습니다:
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np
# 실제 값과 예측 값 샘플
y_true = [3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]
# RMSE 계산
rmse = mean_squared_error(y_true, y_pred, squared=False)
print("RMSE:", rmse)
위 방법을 따르면 제시된 오류 없이 RMSE를 계산할 수 있습니다.
관련 질문 및 답변 링크
- RMSE 계산 방법: 비슷한 문제를 겪었던 다른 수강생의 질문과 자세한 해결 방법이 담겨 있습니다.
- 실기체험 환경에서 회귀 RMSE 오류: RMSE 계산 시 Scikit-learn 함수 사용법에 대한 추가적인 사례를 제공합니다.
해당 사항을 반영하여 코드를 수정해 보시면 문제를 해결할 수 있을 것입니다. 필요한 경우, 라이브러리 버전을 확인하고 최신 상태로 유지하는 것도 중요한 점 참고하시기 바랍니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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