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조금 더 기다려 보시죠!
아마 배포가 완료되지 않았을 것으로 예상됩니다.

배포가 완료되면 사용가능한 버전을 공지 합니다 🙂

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 이상윤님께서 질문하신 root_mean_squared_error 함수 사용 가능성에 대해 답변드리겠습니다.

사이킷런(Sklearn) 라이브러리에서 RMSE를 직접 계산하는 함수인 root_mean_squared_error는 제공되지 않습니다. 그러나, mean_squared_error 함수를 이용하여 RMSE를 계산할 수 있습니다. 사용 방법은 다음과 같습니다:

1. mean_squared_error 함수에서 squared 매개변수를 False로 설정하면 RMSE를 직접 얻을 수 있습니다.
   

from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 실제 값과 예측 값
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)

또는, MSE를 계산한 후에 수작업으로 제곱근을 취하여 RMSE를 계산할 수도 있습니다.

import numpy as np

# MSE 계산
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)

# RMSE 계산
rmse = np.sqrt(mse)
print("RMSE:", rmse)

추가적으로 관련 질문들을 참고하시면 도움이 될 것입니다:

• 5회 작업형2 rmse 질문입니다 - mean_squared_error 와 **0.5 를 사용하여 RMSE를 계산하는 방법에 대해 논의된 질문입니다.
  
• 작업형2 모의문제2 RMSE 계산 관련 질문 - mean_squared_error 와 수학적 계산을 통해 RMSE를 도출하는 방법에 대해 논의된 질문입니다.
  

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.