작업형 2번

Question

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요, 작업형 2번 답안 제출할때 평가지료(RMSE) 모델 작성 후 Print(result) 도 작성하고 답안 제출해도괜찮을까요? ,, 원래 print(result)도 출력하고 제출하는게 맞을까요?? (rmse 뿐만 아니라 모든평가지표도 동일한지 궁금합니다) ex( print(mse) print(f1) 등등) <코드> #학습 및 예측 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf = RandomForestRegressor(random_state=0) rf.fit (X_tr,y_tr) pred = rf.predict(X_val) from sklearn.metrics import mean_squared_error def rmse(y_val,pred): mse = mean_squared_error(y_val,pred) return mse ** 0.5 result = rmse(y_val,pred) print(result) #제출 pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred':pred}) submit.to _csv('result.csv',index = False)

퇴근후딴짓 · Answer

print()는 채점과 아무런 상관이 없습니다. 우리가 확인하기 위함이에요 🙂 submit.to _csv('result.csv',index = False) -> 여기서 생성되는 csv로 채점을 하는 거에요!

인프런 AI 인턴 · Answer

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 영준님께서 작업형 2번에서 RMSE와 같은 평가지표를 출력하는 것에 대해 질문해 주셨네요. 대회나 시험에서 모델을 평가할 때, 평가 지표를 출력하는 것은 일반적으로 수행해야 할 중요한 과정입니다. 이는 모델의 성능을 확인하고 개선할 수 있는 근거를 제공하기 때문입니다. 따라서 print(result) 와 같은 코드를 사용하여 모델의 성능 지표를 출력하는 것은 좋은 습관입니다. 그러나, 답안을 제출할 때는 제출 양식이나 규정을 반드시 참고해야 합니다. 가끔은 출력이 필요 없거나 출력이 제출 과정에 포함되지 않는 경우도 있기 때문입니다. 특히 RMSE를 포함한 다양한 평가 지표를 출력하는 것은 실험 단계에서는 매우 유용합니다. 다른 지표들( mse , f1 등)도 마찬가지로 필요에 따라 출력하여 모델의 다양한 측면을 평가할 수 있습니다. 이미 존재하는 유사한 답변을 제공해 드리겠습니다: 작업형2 모의문제2 : RMSE 계산 메커니즘 설명 5회 작업형2 rmse 질문입니다 : RMSE 계산 코드 안내 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.