rmse

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

박나현님의 질문은 작업형2 문제 해결 중 RMSE(Root Mean Square Error) 계산과 관련하여, sklearn 라이브러리의 MSE(Mean Squared Error)를 활용하여 **0.5 (제곱근)을 취하는 방법의 정당성에 대한 것으로 이해됩니다.

이와 관련하여, 질문자분이 원하는 방법으로 RMSE를 계산하는 것이 가능합니다. 실제로, RMSE 계산은 MSE 값의 제곱근을 취함으로써 수행됩니다. 따라서, sklearn.metrics 모듈의 mean_squared_error 함수를 사용하여 MSE를 계산한 후, 이 값에 대해 **0.5 연산(제곱근)을 적용하면 RMSE를 얻을 수 있습니다.

다음은 관련 질문에 대한 답변 링크입니다:
- “작업형2 모의문제2” 질문에서의 RMSE 계산 방법 관련 답변

위 답변에서도 질문자가 사용한 RMSE 계산 방법 (MSE 결과에 대해 **0.5 적용)이 가능하다는 것을 확인할 수 있습니다. 정확히 말하자면, MSE를 계산한 다음 소스 코드에 나타난 대로 **0.5를 사용하여 RMSE를 계산하는 코드는 아래와 같습니다.

from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 예측값과 실제값을 사용하여 MSE 계산
mse = mean_squared_error(y_actual, y_pred)

# MSE를 사용하여 RMSE 계산
rmse = mse**0.5

여기서 y_actual은 실제 값, y_pred은 모델을 통해 예측된 값입니다.

위 방법을 통해 RMSE를 계산하는 것은 일반적으로 인정되는 방식이며, 시험 환경이나 실무에서도 널리 사용됩니다.

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