mean_squared_error のエラー
概要
生成AI にコードを書かせていると，よく sklearn.metrics の mean_squared_error でミスをしてしまいます．この記事ではその原因と解決策を説明します．
背景・課題
生成AI にコードを書かせていると， sklearn.metrics の mean_squared_error の squared 引数を指定してしまうことがあります．
以下 「sklearn.metrics の mean_squared_error の使用例を示して．」 に対するChatGPT の解答例です：
以下は sklearn.metrics の mean_squared_error を使った例です．MSE（平均二乗誤差）と，squared=False を指定してRMSE（平方根平均二乗誤差）を計算する方法を示しています．
from sklearn.metrics import mean_squared_error import numpy as np def calculate_mse(y_true, y_pred, squared=True): """Calculate Mean Squared Error (MSE) or Root Mean Squared Error (RMSE). Args: y_true (array-like): 正解ラベルの配列． y_pred (array-like): 予測値の配列． squared (bool): True の場合は MSE，False の場合は RMSE を返す．デフォルトは True． Returns: float: MSE または RMSE の値． """ return mean_squared_error(y_true, y_pred, squared=squared) # サンプルデータ y_true = np.array([3.0, -0.5, 2.0, 7.0]) y_pred = np.array([2.5, 0.0, 2.0, 8.0]) # MSE の計算 mse = calculate_mse(y_true, y_pred) print(f"Mean Squared Error: {mse}") # RMSE の計算 rmse = calculate_mse(y_true, y_pred, squared=False) print(f"Root Mean Squared Error: {rmse}")
このコードの実行結果は以下のとおりです．
TypeError: got an unexpected keyword argument 'squared'
これは，「そんな引数ないぞ」というエラーです．
ただし，sklearn のバージョンは 1.7.0 です．
解決策
mean_squared_error(y_true, y_pred, squared=squared) の部分を mean_squared_error(y_true, y_pred) と squared 引数を削除してあげれば解決します．
また，RMSE を計算したい場合は，以下の手段があります．
-
mean_squared_error(y_true, y_pred, squared=False)の部分をnp.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred))として，RMSE を計算する． -
sklearn.metricsのroot_mean_squared_errorを使用する．
以下実行例：
import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error, root_mean_squared_error
y_true = np.array([3.0, -0.5, 2.0, 7.0])
y_pred = np.array([2.5, 0.0, 2.0, 8.0])
# 方法1: np.sqrt() を使用する
rmse_1 = np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred))
print(f"方法1: {rmse_1:.4f}")
# 方法2: root_mean_squared_error を使用する
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
rmse_2 = root_mean_squared_error(y_true, y_pred)
print(f"方法2: {rmse_2:.4f}")
出力
方法1: 0.6124
方法2: 0.6124
原因
以前のバージョンの scikit-learn では，mean_squared_error 関数に squared=False という引数を指定することで，平均二乗誤差（MSE）ではなく，その平方根である 二乗平均平方根誤差（RMSE） を計算できました．しかし，scikit-learn の バージョン 1.4 （2024年2月頃リリース）で squared 引数は非推奨となり，将来のバージョン（1.6）（2024年12月頃リリース）で削除されることが決定しました．
まとめ
生成AI の出力する sklearn.metrics の mean_squared_error には squared の引数が指定されていることがあるので，削除してあげましょう．
Discussion