py3_run 오류가 납니다(코드 첨부)

Question

안녕하세요, 이전에 테스트 데이터를 넣었을 때 오류가 난다고 했던 수강생입니다. 주구매상품과 구매지점을 넣어서 훈련시키는 건 해결했는데(이전 질문은 해결됨), 수치형 데이터로 훈련시킬 때 아래와 같은 오류메세지가 뜹니다. 농산물은 주구매상품에 있는 변수던데 수치형만 넣었는데도 불구하고 어디서 나온건지.. 이해가 안됩니다.. 우선 제가 입력했던 코드는 다음과 같습니다. 바쁘신 와중에 확인해주셔서 감사합니다!! import pandas as pd pd.set_option('display.max_columns',None) train = pd.read_csv("data/customer_train.csv") test = pd.read_csv("data/customer_test.csv") train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0) #cols=['주구매상품','주구매지점']#0.6117 cols=['회원ID','총구매액','최대구매액','환불금액','방문일수','방문당구매건수','주말방문비율','구매주기'] target=train.pop('성별') #from sklearn.preprocessing import LabelEncoder #le=LabelEncoder() #for col in cols: # train[col]=le.fit_transform(train[col]) # test[col]=le.transform(test[col]) 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) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model=RandomForestClassifier() model.fit(x_tr,y_tr) pred=model.predict_proba(x_val) #print(pred) from sklearn.metrics import roc_auc_score print(roc_auc_score(y_val, pred[:,1])) pred = model.predict_proba(test) submit = pd.DataFrame({ 'pred': pred[:,1] }) submit.to_csv('result.csv', index=False) print(pd.read_csv('result.csv'))

퇴근후딴짓 · Answer

obeject가 있어서 에러가 발생했어요 수치형 값만 선택하려고 한 것인가요? 인코딩 방법은 아래와 같습니다. cols=['주구매상품','주구매지점'] target=train.pop('성별') from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le=LabelEncoder() for col in cols: train[col]=le.fit_transform(train[col]) test[col]=le.transform(test[col])

sarahand1 · Answer

import pandas as pd pd.set_option('display.max_columns',None) train = pd.read_csv("data/customer_train.csv") test = pd.read_csv("data/customer_test.csv") train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0) #cols=['주구매상품','주구매지점']#0.6117 cols=['회원ID','총구매액','최대구매액','환불금액','방문일수','방문당구매건수','주말방문비율','구매주기'] target=train.pop('성별') #from sklearn.preprocessing import LabelEncoder #le=LabelEncoder() #for col in cols: # train[col]=le.fit_transform(train[col]) # test[col]=le.transform(test[col]) 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) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model=RandomForestClassifier() model.fit(x_tr,y_tr) pred=model.predict_proba(x_val) #print(pred) from sklearn.metrics import roc_auc_score print(roc_auc_score(y_val, pred[:,1])) pred = model.predict_proba(test) submit = pd.DataFrame({ 'pred': pred[:,1] }) submit.to_csv('result.csv', index=False) print(pd.read_csv('result.csv'))