scikit-learnでRMSEを計算する引数

以前のsckit-learnは、RMSEを直接計算できなかったようです。

最近のバージョンでは、計算可能なため、その紹介です。

1. 計算方法

mean_squared_error()を使用します。

デフォルトでは引数：squared=Trueですが、FalseにすることでRMSEを計算できます。

from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

true = [1, 2, 5, 6, 8]
pred = [5, 2 , 1, 8, 6]

# デフォルトで実行 MSE
mean_squared_error(true, pred)
# → 8.0

# RMSEを計算
mean_squared_error(true, pred,squared=False)
# → 2.8284271247461903

# numpyでMSEを平方根を計算してRMSEを計算
np.sqrt(mean_squared_error(true, pred))
# → 2.8284271247461903