inflearn logo
강의

강의

N
챌린지

챌린지

멘토링

멘토링

N
클립

클립

로드맵

로드맵

지식공유

[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드

TMDB5000 데이터 세트를 이용한 콘텐츠기반 필터링 구현 실습 - 02

안녕하세요. 9장 질문입니다. 아래와 같은 에러가 발생했어요..

149

자스민

작성한 질문수 6

0

소스코드:

movies_df['genres_literal'] = movies_df['genres'].apply(lambda x : (' ').join(x))

count_vect = CountVectorizer(min_df=0, ngram_range=(1,2))

genre_mat = count_vect.fit_transform(movies_df['genres_literal'])

print(genre_mat.shape)


에러 코드:

InvalidParameterError                     Traceback (most recent call last)
Cell In[99], line 10
      8 count_vect = CountVectorizer(min_df=0, ngram_range=(1,2))
      9 # print(movies_df['genres_literal'])
---> 10 genre_mat = count_vect.fit_transform(movies_df['genres_literal'])

File D:\dev03\anaconda\Lib\site-packages\sklearn\base.py:1467, in _fit_context.<locals>.decorator.<locals>.wrapper(estimator, *args, **kwargs)
   1462 partial_fit_and_fitted = (
   1463     fit_method.__name__ == "partial_fit" and _is_fitted(estimator)
   1464 )
   1466 if not global_skip_validation and not partial_fit_and_fitted:
-> 1467     estimator._validate_params()
   1469 with config_context(
   1470     skip_parameter_validation=(
   1471         prefer_skip_nested_validation or global_skip_validation
   1472     )
   1473 ):
   1474     return fit_method(estimator, *args, **kwargs)

File D:\dev03\anaconda\Lib\site-packages\sklearn\base.py:666, in BaseEstimator._validate_params(self)
    658 def _validate_params(self):
    659     """Validate types and values of constructor parameters
    660 
    661     The expected type and values must be defined in the `_parameter_constraints`
   (...)
    664     accepted constraints.
    665     """
--> 666     validate_parameter_constraints(
    667         self._parameter_constraints,
    668         self.get_params(deep=False),
    669         caller_name=self.__class__.__name__,
    670     )

File D:\dev03\anaconda\Lib\site-packages\sklearn\utils\_param_validation.py:95, in validate_parameter_constraints(parameter_constraints, params, caller_name)
     89 else:
     90     constraints_str = (
     91         f"{', '.join([str(c) for c in constraints[:-1]])} or"
     92         f" {constraints[-1]}"
     93     )
---> 95 raise InvalidParameterError(
     96     f"The {param_name!r} parameter of {caller_name} must be"
     97     f" {constraints_str}. Got {param_val!r} instead."
     98 )

InvalidParameterError: The 'min_df' parameter of CountVectorizer must be a float in the range [0.0, 1.0] or an int in the range [1, inf). Got 0 instea



python 머신러닝 통계

답변 1

0

권 철민

안녕하십니까,

설치하신 사이킷런 버전이 실습 버전과 안 맞아서 그런것 같습니다. CountVectorizer가 업그레이드 된것 같습니다.

min_df=0.0 으로 해보시지요.

감사합니다.

0

자스민

감사합니다.
사이킷런 1.0.2 파이썬 3.9.18로 다운그레이하니
정상작동되었습니다.

모델 서빙과 관련된 강좌가 출시되는지 질문드립니다.

0

30

2

안녕하세요 열심히 수강중인 학생입니다

0

71

2

정수 인덱싱

0

75

2

넘파이 오류

0

95

2

11강 numpy의 axis 축 질문 드립니다.

0

92

2

Kaggle 에서 Santander customer satisfaction data 를 다운로드 되지가 않습니다.

0

83

2

Feature importances 를 보여주는 barplot 이 그래프로 안보여져요.

0

74

2

타이타닉 csv 파일이 주피터 화면에 보이지 않습니다.

0

79

2

타이타닉 csv 파일이 주피터 화면에 보이지 않습니다.

0

66

2

5강 강의 오류가 있어요.

0

86

1

실무에서 LTV 관련 모델 선택 질문입니다!

0

75

2

14강 강의 듣는중에 궁금한게 있어서 질문합니다~

0

71

3

파이썬 다운그레이 후 사이킷런 재설치

0

124

2

좋은 강의 감사합니다.

0

76

2

scoring 함수 음수값

0

69

2

6번 강의에 사이킷런, 파이썬, 아나콘다 각각 버전 일치 안 시키고 진행해도 강의 따라가 지나요?

0

104

2

분류 평가 정확도 예측

0

83

2

안녕하세요. 강의 들으면서 업무에 적용하고 싶은 수강생입니다.

0

101

1

카카오톡 채널 있나요

0

111

1

혹시 강의에서 사용하시는 ppt 받을 수 있는건가요

0

191

2

pca 스케일링 관련하여 질문드립니다.

0

105

2

주피터 대신 구글 코랩

0

177

2

강의에서 사용하는 pdf or ppt자료는 따로 없는 건가요?

0

149

2

실루엣 스코어..

0

88

2