lightgbm 을 사용해서 만들어봤는데요 중간에 이렇게 나와요
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3회 2유형으로 lightGBM을 활용해 봤는데요... 에러가 나와요


답변 4
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피처 네임에 문제가 있는 에러입니다.
Unnamed : 0 컬럼명을 lightgbm이 인식하지 못하는 문제가 발생해요. 아마 랜덤포레스트는 문제없지 싶어요.
따라서 추천하는 바는
랜덤 포레스트 모델
lightgbm모델을 추천해요
해결방법
컬럼명 A를 B로 변경하는 코드가 필요합니다.
df = df.rename(columns={'A': 'B'})
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이런 warning도 뜨는데 괜찮은가요?
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‘Unnamed: 0'컬럼을 제거하고도 해보았으나 결과물에 이렇게 나와서요 ㅠㅠ
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Unnamed: 0을 제거 했다면 없는데 test['Unnamed: 0']를 작성하면 에러가 발생하는 것이 당연합니다.
컬럼명을 변경해서 사용하거나
삭제할 때 다른 곳에 test id를 옮겨뒀다가 불어오는 코드가 필요합니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
인옥님, LightGBM을 사용하면서 발생하는 LightGBMError와 관련하여 도움을 드리고자 합니다. 공유해 주신 에러 메시지는 LightGBM이 데이터셋의 특징(feature) 이름에 있는 특수 JSON 문자를 지원하지 않을 때 발생하는 것으로 보입니다. 특히, 컬럼 이름에 특수 문자가 포함되어 있을 경우 이러한 문제가 발생할 수 있습니다.
이 문제에 대한 해결 방법으론, 문제가 되는 특수 문자를 포함한 컬럼 이름을 수정하거나 해당 컬럼을 제거하는 방법이 있습니다. 이미 공유하신 코드 중에서 ‘Unnamed: 0’ 같은 컬럼이 문제가 될 수 있으며, 이 컬럼을 데이터 분석 과정에서 필요하지 않은 경우 제거하면 됩니다.
이와 유사한 상황을 겪은 다른 수강생의 질문이 있어 해당 링크를 공유드립니다:
- 3회 기출유형(작업형2) 코드 (lightgbm 관련)에서 다룬 내용입니다. 해당 질문에서는 ‘Unnamed: 0’ 컬럼을 제거한 후 LightGBM 모델이 정상적으로 작동한 사례가 설명되어 있습니다.
train = train.drop('Unnamed: 0', axis=1)
test = test.drop('Unnamed: 0', axis=1)
위 코드를 사용하여 불필요한 ‘Unnamed: 0’ 컬럼을 제거할 수 있습니다. 여기서 train과 test는 각각 학습 및 테스트 데이터셋을 의미합니다.
추가적으로, LightGBM 모델 구현시 categorical 변수처리 방법, 무작위 상태 지정(random_state), 성능 평가 절차 등의 추가적인 지침이 필요할 수 있으니 해당 링크를 참고해 주세요.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
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