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
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