인프런 커뮤니티 질문&답변

네 맞습니다. 업데이트가 되어서 사용이 가능해졌어요

https://inf.run/2Bn92

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:

1. 회귀(기출5회) - MSE와 RMSE 변환에 대한 설명
   
2. 작업형2 모의문제2 - RMSE 계산 방법 확인
   
3. 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.