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RMSE 평가지표 구할 때 불편함이 해소되었어요!

작성자 : 퇴근후딴짓 4개월 전 (4개월 전 수정됨)

그 동안 RMSE 평가지표가 없어 MSE 평가지표를 활용했는데,

드디어 1.4로 업데이트 되면서 RMSE 평가지표가 생겼어요 (시험환경도 ok)

from sklearn.metrics import root_mean_squared_error

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

# RMSE 계산
rmse = root_mean_squared_error(y_true, y_pred)
print("RMSE:", rmse)

MJ 4개월 전 선생님 작업형2 기출에 적용해서 해보려면 y_true, y_pred 값 어떻게 입력해야할지 모르겠어요 from sklean.metrics import root_mean_squared_error def rmse(y_true, y_pred) : rmse = root_mean_squared_error(y_true, y_pred) result = rmse(y_val, pred) print(result) 이렇게 하면되는건가요?

퇴근후딴짓 3개월 전 검증데이터 분리 후 X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(...) (생략 pred = model.predict(X_val) root_mean_squared_error(y_val, pred)

유문수 3개월 전 선생님 ! 혹시 RMSLE도 생겼을까요...?

퇴근후딴짓 3개월 전 네 맞습니다. metrics안에 root_mean_squared_log_error 도 생겼어요! 예시코드 공유할게요!

퇴근후딴짓 3개월 전 # RMSLE from sklearn.metrics import root_mean_squared_log_error # 실제 값과 예측 값 y_true = [3, 5, 2.5, 7] y_pred = [2.5, 5, 4, 8] # RMSLE 계산 rmsle = root_mean_squared_log_error(y_true, y_pred) print("RMSLE:", rmsle)

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