sklearn에 rmse 지원하는지?

Question

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 rmse 쓸때 그냥 아래처럼 쓰면되나요? 1.4v이상부터 된다는데, 시험장 환경을 몰라서요.. from sklearn.metrics import root_mean_squared_error root_mean_squared_error(y_val,pred) 추가로, mse로 변환할때, def rmse(y_true,y_pred)에서 y_true랑 y_pred 는 어디서 가져오는 값인가요?

퇴근후딴짓 · Answer

y_val -> 검증데이터를 나눴을 때 검증데이터 - 타겟 입니다. pred -> 모델이 예측한 값이에요! rmse 위와 같이 사용하면 바로 사용할 수 있습니다.

인프런 AI 인턴 · Answer

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. khu0605님께서 문의하신 내용에 대해 답변 드리도록 하겠습니다. sklearn에서 RMSE 지원 여부: scikit-learn 라이브러리는 1.0.0 버전 이상부터 directly Mean squared error ( MSE )을 통해 RMSE 를 계산할 수 있는 기능을 제공합니다. mean_squared_error 함수에 옵션 squared=False 를 설정하면 RMSE를 계산할 수 있습니다. 하지만 질문하신 root_mean_squared_error 함수를 스스로 제공하지 않습니다. RMSE 를 계산하려면 mean_squared_error 에 squared=False 옵션을 이용하거나, 직접 RMSE를 계산하는 함수를 작성해야 합니다. from sklearn.metrics import mean_squared_error import numpy as np mse = mean_squared_error(y_val, pred, squared=False) # RMSE 구하기 print(f'RMSE: {mse}') rmse 함수에서 y_true 와 y_pred 의 출처: y_true 는 실제값을 의미하며, 일반적으로 검증 데이터의 실제 target 값입니다. 주로 y_val 이라는 형태로 저장된 데이터의 타겟 컬럼을 사용합니다. y_pred 는 모델이 예측한 값으로, predict 메소드를 사용하여 검증 데이터로부터 산출한 예측값을 의미합니다. 예를 들어, RandomForestRegressor 모델을 예로 들면 다음과 같이 예측값 pred 를 얻을 수 있습니다: from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor() model.fit(X_train, y_train) # 모델 학습 pred = model.predict(X_val) # 예측 &mdash; 마음에 드신다면, 아래에 추가적인 강의 내용을 참고해서 이해를 확장하시면 됩니다. &mdash; 관련된 질문들이나 상세한 설명은 다음의 게시글에서 찾아보실 수 있습니다: 회귀(기출5회) : RMSE와 MSE의 차이 및 scipy의 사용 예제 5회 작2 : RMSE 계산 방법 및 에러 해결 5회 기출 작업형 2 질문입니다. : RMSE 함수를 통한 이해와 사용 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.