6회기출 작업형 2 submit 작성관련
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안녕하세요, 아래와 같이 코드 작성중
submit을 넣고 실행을 누르면 아래와 같은 typeerror가 발생하게 됩니다. 원인이 무엇인가요?
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-47-f9877fb2effc> in <cell line: 71>()
69
70 pred = rf.predict(test)
---> 71 submit = pd.DataFrame({
72 'pred' : pred
73 })
TypeError: 'dict' object is not callable
# 머신러닝 학습 및 평가 - 랜덤포레스트
from sklearn.metrics import f1_score
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rf = RandomForestClassifier(random_state=2022)
rf.fit(X_tr, y_tr)
pred = rf.predict(X_val) # f1 score 예측 시 클래스로 나누기 확정된 값들을 원함, predict로 예측
f1_score(y_val, pred, average='macro')
# 실제값 y_val // 다중분류에서는 average='macro' 변수 넣어줘야함
# 0.9067668646482205
# print('===================')
# LightGBM
# import lightgbm as lgb
# lg = lgb.LGBMClassifier(random_state=0, verbose=-1)
# lg.fit(X_tr, y_tr)
# pred = lg.predict(X_val)
# f1_score(y_val, pred, average='macro')
# # 0.9319703995747777
# # 예측, 결과파일 생성
# # test 예측 - pred에서
pred = rf.predict(test)
submit = pd.DataFrame({
'pred' : pred
})답변 1
0
import pandas as pd
코드가 어디에 있을까요? 다시 풀러와서 재실행 해보시죠!
0
# 예측할 값(y): Heat_Load (Very Low, Low, Medium, High, Very High)
# 다중분류
# 평가: f1-macro
# 타겟: 문자(5가지)
import pandas as pd
train = pd.read_csv('energy_train.csv')
test = pd.read_csv('energy_test.csv')
train.shape, test.shape
# print(train.head(2))
# print(test.head(1))
# Target : Heat_Load
# print(train.info()) # 수치형 6, object 4
# print(train['Roof'].value_counts())
# print(train.describe(include='object')) # unique 4, 2, 4 / Heat_Load는 뺄거임
# print(test.describe(include='object')) # unique 4, 2, 4 확인
# 결측치 확인 ... train, test 모두 결측치 없음
# print(train.isnull().sum())
# print(test.isnull().sum())
# target 확인
train['Heat_Load'].value_counts()
## 전처리
# target 컬럼 처리
target = train.pop('Heat_Load')
# 원-핫 인코딩
# print(train.shape, test.shape)
train = pd.get_dummies(train)
test = pd.get_dummies(test)
# print(train.shape, test.shape)
# 검증 데이터 분할 *
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0)# train, test가 아니라 / train, target임
# print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape)
# 머신러닝 학습 및 평가 - 랜덤포레스트
from sklearn.metrics import f1_score
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rf = RandomForestClassifier(random_state=2022)
rf.fit(X_tr, y_tr)
pred = rf.predict(X_val) # f1 score 예측 시 클래스로 나누기 확정된 값들을 원함, predict로 예측
f1_score(y_val, pred, average='macro') # 실제값 y_val // 다중분류에서는 average='macro' 변수 넣어줘야함
# 0.9067668646482205
# LightGBM
# import lightgbm as lgb
# lg = lgb.LGBMClassifier(random_state=0, verbose=-1)
# lg.fit(X_tr, y_tr)
# pred = lg.predict(X_val)
# f1_score(y_val, pred, average='macro')
# 0.9319703995747777
# # 예측, 결과파일 생성
# # test 예측 - pred에서
pred = rf.predict(test)
submit = pd.DataFrame({
'pred' : pred # ★ 에러지점
})
# submit.to_csv('0000.csv', index=False)
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위와 같이 첨부드립니다!
코드 실행 시 아래 에러가 발생합니다.
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-47-f9877fb2effc> in <cell line: 71>()
69
70 pred = rf.predict(test)
---> 71 submit = pd.DataFrame({
72 'pred' : pred
73 })
TypeError: 'dict' object is not callable
6/20 08:08 현재 - 다시 코드 넣어보니, 제대로 csv파일이 나오네요... 저 dict 에러는 왜 나오는걸까요..
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