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[비전공자 대환영] 제로베이스도 쉽게 입문하는 파이썬 데이터 분석 - 캐글입문기

Chapter 1-2. 주택 가격 예측 문제

boxcox를 변환하는 코드 에

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from scipy.special import boxcox1p
from scipy.stats import boxcox_normmax

# 왜도가 1보다 높은 수치형 변수를 출력하는 코드
high_skew = skewness_features[skewness_features > 1]
high_skew_index = high_skew.index

print("The data before Box-Cox Transformation: \n", all_df[high_skew_index].head())

# boxcox를 변환하는 코드
for num_var in high_skew_index:
    all_df[num_var] = boxcox1p(all_df[num_var], boxcox_normmax(all_df[num_var] + 1))
    
print("The data after Box-Cox Transformation: \n", all_df[high_skew_index].head())

위와 같이 코드를 실행시켰을 때 다음과 같은 에러가 발생하였습니다.

 

 

<ipython-input-72-7b0af0216c6e> in <cell line: 11>()
     10 # boxcox를 변환하는 코드
     11 for num_var in high_skew_index:
---> 12     all_df[num_var] = boxcox1p(all_df[num_var], boxcox_normmax(all_df[num_var] + 1))
     13 
     14 print("The data after Box-Cox Transformation: \n", all_df[high_skew_index].head())

BracketError: The algorithm terminated without finding a valid bracket. Consider trying different initial points.


 

답변 2

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박호영
질문자

넵 에러 없이 잘됩니다!! 혹시 기존의 코드가 오류 났던 이유가 값 0이 포함되어있어서 인가요?

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Evan
지식공유자

아니요, scipy 버전 차이가 존재합니다. 기존에는 method 사용법이 없었는데, 좀 더 구분하기 위해서 여러 method를 추가한 것으로 보여집니다. mle 대신 pearson 또는 all 로 변경하면 에러가 발생할 것입니다. 상황에 따라서 변경해주셔야 할 듯 합니다.

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질문자

감사합니다!!

0

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Evan
지식공유자

안녕하세요, 에러 확인 후, 코드를 수정하였습니다. 제보 감사합니다. 아래와 같이 해보시고, 안되면 말씀해주세요.

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Evan
지식공유자

  • 변경된 코드입니다.

from scipy.stats import boxcox_normmax, boxcox

# 왜도가 1보다 높은 수치형 변수를 출력하는 코드
high_skew = skewness_features[skewness_features > 1]
high_skew_index = high_skew.index

print("The data before Box-Cox Transformation: \n", all_df[high_skew_index].head())
# print(all_df[high_skew_index].info())

# boxcox를 변환하는 코드
for num_var in high_skew_index:
  
  lmbda = boxcox_normmax(all_df[num_var] + 1, method='mle')
  
  # Apply the Box-Cox transformation
  all_df[num_var] = boxcox(all_df[num_var] + 1, lmbda=lmbda)
  

print("The data after Box-Cox Transformation: \n", all_df[high_skew_index].head())
  • 에러 없이 잘 되는지 확인 부탁드립니다.

     

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