rmse 사용시
안녕하세요
3유형에서 rmse로
성능측정시
원래는 mse**0.5해서 계산하고 있었는데
퇴근후딴짓님 어떤 영상에서는
새로 패키지가 추가됬다며
from sklearn.metrics import root_mean_squared_error
해서
root_mean_squared_error(y_val, pred)
이렇게 사용하더라구요
실제 시험환경에서 위와같이 사용해도 되나요?
답변 2
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 선석님.
질문에 대해서 답변 드리겠습니다. RMSE(Root Mean Squared Error)는 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 데 자주 사용되는 지표 중 하나입니다. 일반적으로 RMSE를 계산할 때는 MSE(Mean Squared Error)를 계산한 후 제곱근을 취하는 방식인 mse ** 0.5를 사용하여 왔습니다.
그러나 최근 버전의 사이킷런 라이브러리에서는 root_mean_squared_error라는 함수가 추가되어 직접적으로 RMSE를 계산할 수 있게 되었을 수 있습니다. 이를 사용하면 코드를 더 직관적으로 작성할 수 있습니다. 하지만 시험 환경에서 사용하게 될 패키지 버전이 어떻게 세팅될지는 항상 확인하는 것이 중요합니다. 사이킷런의 특정 버전에서만 지원되는 기능일 수 있으므로, 시험장에서 해당 기능이 제공되는지 확인이 필요합니다.
사전에 사용 환경을 점검할 수 있다면, 새로 추가된 기능을 시험에서 사용하는 것도 좋습니다. 만약 시험 환경에서 해당 기능을 지원하지 않는다면 기존의 방식으로 계산해주시면 됩니다.
추가적으로 [분석기사 실기(작업형1,2,3)] 과정에서 발생할 수 있는 다른 질문들에 대해서는 아래의 링크를 참고해보세요:
- 회귀(기출5회): RMSE 및 MSE 사용에 관한 다른 수강생의 질문과 답변을 참고할 수 있습니다.
- 5회 작2: 관련 코드 에러 및 해결 방법에 대한 설명이 포함되어 있습니다.
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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