예시문제 작업형2(ver.2025) rmse 문의드립니다
rmse는 sklearn에서 지원하지 않아 mse를 구한다음 따로 다시 구해야되는 걸로 알고 있는데요,
해당 강의 영상을 보면
from sklearn.metrics import root_mean_squared_error 로 바로 사용하고, root_mean_squared_error(y_val,pred)로 사용하셔서요.
만약 문제에서 rmse 문제가 나오면 이 코드를 그대로 써도 되는 건가요?
답변 2
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 주영님 질문에 대한 답변을 드리겠습니다.
RMSE(Root Mean Square Error)는 일반적으로 MSE(Mean Squared Error)를 계산한 후 제곱근을 구하여 사용합니다. sklearn에서 직접적으로 root_mean_squared_error라는 함수가 제공되지 않기 때문에, 보통 mean_squared_error(y_val, pred, squared=False)와 같이 squared 파라미터를 False로 설정하여 RMSE를 구할 수 있습니다.
강의 영상에서 root_mean_squared_error를 사용하는 것처럼 보이는 부분은 아마도 잘못된 부분일 가능성이 있습니다. 따라서, 다음과 같은 방법으로 RMSE를 구하실 수 있습니다:
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# MSE를 구하고 RMSE로 변환하는 방법
mse = mean_squared_error(y_val, pred)
rmse = mse ** 0.5
# 또는 squared=False 옵션을 사용하여 직접 RMSE를 구하는 방법
rmse = mean_squared_error(y_val, pred, squared=False)
print(f'RMSE: {rmse}')
관련 게시물에도 이와 유사한 내용이 논의되었습니다. 추가적으로 참고할 수 있는 게시물을 아래 링크로 첨부합니다:
- 회귀(기출5회) - MSE와 RMSE 변환에 대한 설명
- 작업형2 모의문제2 - RMSE 계산 방법 확인
- 5회 작2 - MSE와 RMSE 이해에 대한 Q&A
이 링크들을 참고하시면 RMSE를 계산하는 기본적인 방법을 이해하는 데 도움이 될 것입니다.
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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