AI/ML(패스트 캠퍼스) - 회귀의 평가지표 함수 구현

import numpy as np

# 샘플 데이터
pred = np.array([3, 4, 5])
actual = np.array([1, 2, 3])

# MSE 구하는 함수
def my_mse(pred, actual):
    return ((pred - actual) ** 2).mean()

my_mse(pred, actual)

''' 출력
4.0
'''

# MAE 구하는 함수
def my_mae(pred, actual):
    return np.abs(pred - actual).mean()

my_mae(pred, actual)

''' 출력
2.0
'''

# RMSE 구하는 함수
def my_rmse(pred, actual):
    return np.sqrt(my_mse(pred, actual))

''' 출력
2.0
'''

from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error

my_mae(pred, actual), mean_absolute_error(pred, actual)

''' 출력
(2.0, 2.0)
'''

my_mse(pred, actual), mean_squared_error(pred, actual)


''' 출력
(4.0, 4.0)
'''