kanosuke https://blog.hatena.ne.jp/kanosuke/ python, R, vimでデータマイニング https://kanosuke.hatenadiary.jp/ sklearnにはRMSEを計算する関数がない模様で毎回コードを書くのが面倒なので自作パッケージ内の関数として用意しておく。 1. rmse Root mean squared error regression loss. 1.1. 使用方法 from utils4ml.sklearnwrappers import rmse 1.2. 関数定義 import numpy as np from sklearn.metrics import mean_squared_error def rmse( y_true, y_pred, sample_weight=None, multioutput='u… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fkanosuke.hatenadiary.jp%2Fentry%2F2019%2F04%2F09%2F210000" title="RMSEを計算する関数を用意しておく - python, R, vimでデータマイニング" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2019-04-09 21:00:00 rich https://kanosuke.hatenadiary.jp/entry/2019/04/09/210000 1.0 100%