RMSE
次のコードを実行したときの出力として、正しいものを1つ選べ。
import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error
print(round(float(np.sqrt(mean_squared_error([1, 2], [2, 4]))), 3))- A
1.581 - B
2.5 - C
1.5 - D
5.0
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正解：A
RMSE は MSE の平方根で、元のデータと同じ単位になる。外れ値の影響を受けやすい。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `import numpy as np` | — |
| 2 | `from sklearn.metrics import mean_squared_error` | — |
| 3 | `print(round(float(np.sqrt(mean_squared_error(…` | — |
| 結果 | 実際の出力 | 1.581 |
- A
正しい。二乗誤差の平均は (1＋4)÷2 ＝ 2.5、その平方根が 1.581（RMSE）。
- B
誤り。MSE の値。
- C
誤り。平均絶対誤差の値。
- D
誤り。二乗誤差の合計。
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