체험환경에서 rmse

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 안하은님께서 질문하신 내용을 해결해 드리겠습니다.

Scikit-learn 라이브러리에서는 root_mean_squared_error라는 함수가 기본적으로 제공되지 않습니다. RMSE를 계산하려면 대신 mean_squared_error 함수를 사용하고 그 결과에 제곱근을 취하는 방식으로 처리해야 합니다. mean_squared_error 함수는 squared=False 옵션을 제공하며, 이를 활용하면 RMSE를 한 번에 계산할 수 있습니다.

아래는 RMSE를 계산하는 방법에 대한 코드 예시입니다:

from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

# 실제 값과 예측 값
y_true = [3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]

# MSE 및 RMSE 계산
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
rmse = np.sqrt(mse) # 또는 mse에 'squared=False' 사용
rmse_by_sklearn = mean_squared_error(y_true, y_pred, squared=False)

print(f"MSE: {mse}, RMSE: {rmse}, RMSE by sklearn: {rmse_by_sklearn}")

NameError가 발생한 원인은 오타 때문일 수 있으며, ‘root_mean_squared_error’가 아닌 ‘mean_squared_error’를 사용하시면 됩니다.

관련된 추가 정보가 담긴 질문과 답변이 있어 유용할 수 있습니다:
- RMSE 계산 방법 - 정확한 RMSE 계산을 위한 방법을 설명합니다.
- 회귀 rmse - 오류 수정과 관련된 실제 문제 해결 경험을 공유합니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.

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