rmse

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

joy10780님, 질문하신 내용과 관련하여 RMSE(Root Mean Square Error)를 계산하는 방법에 대해 확인하신 것으로 보입니다. 제공된 정보를 기반으로 유사한 상황에 대한 답변을 찾았습니다.

5회 작2 글에서는 from sklearn.metrics import mean_squared_error를 사용한 후 mse=mean_squared_error(y_val,pred)로 MSE를 구하고, 이를 0.5 제곱근을 취하는 방법(mse**0.5)으로 RMSE를 계산하는 방법에 대해 설명하고 있습니다. 이는 rmse 값을 변수에 저장하고 출력하는 데 TypeError가 나지 않는 올바른 방법입니다.

joy10780님께서 언급하신 코드는 RMSE를 계산하는 데 필요한 모든 단곀를 정확하게 포함하고 있습니다. 여기서 mean_squared_error(y_val, pred)를 사용하여 MSE를 계산한 다음, 이의 제곱근(mse ** 0.5)을 취함으로써 RMSE 값을 얻게 됩니다. 이 방법은 정확하며 데이터 과학과 기계 학습 분야에서 모델의 성능을 평가하는 데 일반적으로 사용됩니다.

따라서 joy10780님께서 예시로 드신 코드는 RMSE를 계산하는 적절한 방법입니다.

from sklearn.metrics import mean_squared_error

mse = mean_squared_error(y_val, pred)

print(mse ** 0.5)

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

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