인프런 커뮤니티 질문&답변

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• 선생님이 민맥스스케일러 코드를

• # 민-맥스 스케일링 MinMaxScaler (모든 값이 0과 1사이)

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  cols = ['age', 'fnlwgt', 'education.num', 'capital.gain', 'capital.loss', 'hours.per.week']

  n_train, n_test, c_train, c_test = get_nc_data() # 데이터 새로 불러오기

  from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

  scaler=MinMaxScaler()

  n_train[cols]=scaler.fit_transform(n_train[cols])

이렇게 작성하신 부분을 제가 라벨인코더 코딩처럼 변경해봤는데요(from sklearn.preprocessing이 똑같은거랑 구조가 비슷해서요)

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler for col in cols: sc=MinMaxScaler() X_train.col=sc.fit_transform(X_train[col]) X_test.col=sc.transform(X_test[col])

이런에러가 떴어요

if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.

코딩구조가 비슷한거같아서 한번 시도해봤는데 민맥스스케일러는 LabelEncoder() 할때와 코드를 비슷하게 칠순없는건가요?