인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요! 9회 때 사용이 가능했었습니다.
지난 9회 시험 전에도 재배포 과정에서 누락이 있어 여러번 업데이트(재배포) 했었어요

시험 전에 패키지 버전을 공개하고있어요. 공지 확인 후, 만약 불가능 하다면 "새 소식"으로 안내 하겠습니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. hoyoung kim님께서 질문하신 내용은 머신러닝 회귀 분석을 진행하면서 root_mean_squared_error 함수 사용에 대한 문제로 보입니다. Scikit-learn 라이브러리에서는 root_mean_squared_error를 직접 제공하지 않으므로, 이를 계산할 때는 mean_squared_error를 사용한 뒤 제곱근을 구하는 방식으로 해결해야 합니다.

해결 방법

Scikit-learn의 mean_squared_error 함수에 squared=False 파라미터를 설정하면 RMSE를 직접 계산할 수 있습니다. 아래 코드 예시를 참고하시기 바랍니다:

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
# squared 파라미터를 사용한 RMSE 계산
rmse_by_sklearn = mean_squared_error(y_true, y_pred, squared=False)

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

관련 질문 및 답변 링크

• RMSE 계산 방법 - RMSE 계산을 위한 정확한 함수 사용법에 대한 설명이 포함된 질문입니다.
  
• 회귀 rmse - 오류 수정 및 RMSE 계산과 관련된 실제 문제 해결 경험을 다룹니다.
  

물론, 실행 환경이나 라이브러리에 따라 약간의 차이가 있을 수 있으니, 코드와 라이브러리 버전이 맞는지 한 번 더 확인해 보시길 추천드립니다.

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.