레이블 인코딩이 안되는 이유가 궁금합니다
0
import pandas as pd
train = pd.read_csv("5_train.csv")
test = pd.read_csv("5_test.csv")
#EDA
train.head()
train.shape, test.shape
# train.info()
# train['price'].value_counts()
train.isnull().sum()
test.isnull().sum()
cols = train.select_dtypes(include='O').columns
print(train.shape, test.shape)
# #Label Encoding
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
for col in cols:
le = LabelEncoder()
train[col] = le.fit_transform(train[col])
test[col] = le.transform(test[col])
print(train.shape, test.shape)안녕하세요 선생님!
에러는 안 나는데 레이블인코딩이 안되는데 뭐가 문제인지 모르겠습니다..!
답변 1
0
에러도 복사-붙여넣기 부탁드려요!
코드상에 큰 문제 없는 것으로 보아. 다시 한번 실행해주시고
train과 test 데이터셋의 범주형 컬럼의 고유값을 출력해서 비교해 보시죠!
차이가 있을 수 있습니다.
0
올려주신 기출문제(다중분류) 4회를 푸는데 에러는 전혀 안 뜨는데 레이블 인코딩만 안되어서요!ㅠㅠ
# 1. 문제정의
# 평가: f1 macro
# target: Segmentation
# 최종파일: result.csv(컬럼 1개 pred)
#테스트 데이터 2154개 로우 확인
# 2. 라이브러리 및 데이터 불러오기
import pandas as pd
train = pd.read_csv("4_train.csv")
test = pd.read_csv("4_test.csv")
train.head()
test.head()
train['Segmentation'].value_counts()
train.shape, test.shape
# train.info()
train.isnull().sum()
test.isnull().sum()
print(train.describe(include='O'))
print(test.describe(include='O'))
cols = train.select_dtypes(include='object').columns
print(train.shape, test.shape)
#Label Encoding
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
for col in cols:
le = LabelEncoder()
train[col] = le.fit_transform(train[col])
test[col] = le.transform(test[col])
print(train.shape, test.shape)
# train.head().png "image")
어쨌든 신택스 문제는 아니라는 말씀이시죠?ㅠㅠ
질문 드립니다.
0
36
2
강의 내용 관련 질문드립니다~
0
34
2
수강 연장 문의
0
31
1
강의자료 일괄 다운로드
0
40
2
수강기간 연장 문의드립니다
0
27
1
list 문제 질문드립니다~
0
28
2
빅분기 실기 12회 재도전
0
39
1
강의 기간 연장 가능여부 검토 요청건
0
30
1
수강기간 연장 문의 드립니다
0
36
2
수강기간 연장 문의드립니다
0
46
2
질문이요
0
50
2
수강기간 연장 문의드립니다.
0
48
2
문제 3-2 질문드립니다
0
43
2
수강기간 연장 문의 드립니다.
0
57
2
변수, 칼럼 , df 구분
0
47
2
수강기간 연장 문의드립니다.
0
49
2
수강기간 연장 문의
0
46
2
수강기간 연장 문의드립니다.
0
40
2
수강기한 연장 문의
0
75
2
수강기간 연장 문의드립니다
0
57
2
결정트리에서 적절한 깊이 선택 후 시각화 과정에서 학습 데이터만 사용하는 이유
0
44
2
수강기간 연장 문의드립니다.
0
69
2
수강연장 문의
0
76
2
수강연장문의
0
53
2