인프런 커뮤니티 질문&답변
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안녕하세요 강사님 수업 잘 듣고 있습니다!
다름이 아니라 제가 분류/회귀 문제에서
랜덤포레스트와 xgboost 두 가지 코딩을 이용하려 하는데
이번 문제의 경우 랜덤포레스트는 돌아가지만
xgboost 같은 경우는 오류가 발생하더라구요
모든 데이터에 사용 가능한 줄 알았는데
데이터마다 사용할 수 있는 모델이 한정적인가요??
from xgboost import XGBClassifier
model = XGBClassifier()
model.fit(X_tr, y_tr)
pred = moedl.predict(X_val)위와 같이 실행했고, 아래는 에러코드입니다!
ValueError: Invalid classes inferred from unique values of `y`. Expected: [0 1 2 3], got [1 2 3 4]답변 2
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네, xgboost는 까다로운 부분이 있어요 타겟이 반드시 숫자여야 하고 [0 1 2 3] 과 같이 0부터 차례대로 타겟이 정의되어 있어야 해요
이 작업을 하려면 타겟을 변환하고 예측한 뒤에 다시 또 타겟을 복구하는 작업이 필요해서 실수할 가능성이 커집니다. 부스팅계열 모델 중 xgboost보다는 lightgbm을 추천합니다. 이 모델 강의 영상 참고 바랍니다. 감사합니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
조현우님의 질문에 대하여, 유사한 상황을 겪으신 다른 수강생의 질문과 그에 대한 답변을 찾았습니다.
문제의 핵심은 xgboost 모델이 class labeling을 0부터 시작하는 것을 기대하는데 반해, 제공된 y 데이터가 1부터 시작하는 레이블을 가지고 있다는 것입니다. 이 때문에 ValueError: Invalid classes inferred from unique values ofy. Expected: [0 1 2 3], got [1 2 3 4]와 같은 오류가 발생합니다.
해결 방안으로는, y 값의 레이블을 0부터 시작하도록 조정한 뒤 모델을 다시 학습시켜야 합니다. 예를 들어, y 데이터에 -1을 하여 클래스 레이블을 조정할 수 있습니다.
이와 관련하여 비슷한 문제를 겪었던 다른 수강생의 질문과, 이에 대한 답변 링크를 아래에 첨부합니다:
- 기출질문: 4회 기출 유형(작업형2)의 xgb 에러 관련
- 요약: xgboost 모델 사용시 클래스 레이블링 문제 해결 방법에 대한 설명을 포함합니다.
- 요약: xgboost 모델 사용시 클래스 레이블링 문제 해결 방법에 대한 설명을 포함합니다.
이 답변이 조현우님의 문제를 해결하는 데 도움이 되길 바랍니다. 추가적으로 궁금한 점이 더 있으시면, 언제든지 질문해 주세요.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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