[Làm gì sau giờ làm] Chứng chỉ Phân tích Dữ liệu lớn - Kỳ thi thực hành (Dạng bài tập 1, 2, 3)
Chúng tôi sẽ hướng dẫn cách để những người không chuyên hoặc người mới bắt đầu có thể nhanh chóng lấy được chứng chỉ thực hành Phân tích Dữ liệu lớn (Big Data Analysis)! Lý thuyết nhẹ nhàng, thực hành chắc chắn – không cần kiến thức nền tảng phức tạp, chúng ta sẽ tập trung học những điểm mấu chốt chắc chắn xuất hiện trong kỳ thi thông qua các câu hỏi đã từng ra.
(4.9) 814 đánh giá
5,505 học viên
Độ khó Nhập môn
Thời gian 12 tháng
Engineer Big Data Analysis
Engineer Big Data Analysis
Big Data
Big Data
Python
Python
Pandas
Pandas
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
Engineer Big Data Analysis
Engineer Big Data Analysis
Big Data
Big Data
Python
Python
Pandas
Pandas
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
3 cách tìm chỉ số đánh giá hồi quy RMSE
Có ba cách để có được chỉ số đánh giá hồi quy RMSE.
Không sao nếu bạn không phải tạo một hàm.
Tìm mse rồi bình phương nó
Vui lòng sử dụng cài đặt bình phương=Sai 💪
from sklearn.metrics import mean_squared_error import numpy as np # 예제 데이터 y_true = np.array([3, -0.5, 2, 7]) y_pred = np.array([2.5, 0.0, 2, 8]) # MSE 계산 mse = mean_squared_error(y_true, y_pred) print(f'MSE: {mse}') # RMSE 방법1 (squared=False) rmse = mean_squared_error(y_true, y_pred, squared=False) print(f'RMSE: {rmse}') # RMSE 방법2 rmse = np.sqrt(mse) print(f'RMSE(np): {rmse}') # RMSE 방법3 rmse = mse ** 0.5 print(f'RMSE ** 0.5: {rmse}')Bình luận