target 값
print(train.shape, test.shape)
train.head(1)
test.head(1)
train.info()
test.info()
train.isnull().sum()
test.isnull().sum()
train.describe()
test.describe()
target = train.pop('Segmentation')
print(train.shape, test.shape)
train = pd.get_dummies(train)
test = pd.get_dummies(test)
print(train.shape, test.shape)
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)
X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rf = RandomForestClassifier(random_state=0)
rf.fit(X_tr, y_tr)
pred = rf.predict(X_val)다음과 같이 작업형 2 기출 4회를 한 셀에 풀고 있는데
target 구문을 겟더미 실행하기 전에 타이핑했습니다.
이후 모델 학습 및 평가를 실행하려고 하니
다음과 같은 에러가 뜹니다. 에러 코드가 복사가 안됩니다. 이 점 양해바랍니다. ㅜㅜ
답변 2
0
Segmentation 이 없다는 에러입니다.
두번 실행한 것이 아닐까 싶네요!
target = train.pop('Segmentation') 에러가 났는데
데이터 불러오는 코드를 가장 상단에 작성하면 문제가 해결될 것으로 보입니다.
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. shs4166님이 작업하신 코드에서 발생하는 오류는 KeyError로, 이는 ‘Segmentation’ 컬럼을 찾을 수 없다는 것을 의미합니다. 이 문제는 주로 get_dummies 함수를 호출한 후 발생할 수 있습니다. 다음과 같이 문제를 해결하실 수 있습니다.
문제 해결 방법:
타겟 컬럼을 분리한 후에 인코딩을 진행해야 합니다.
get_dummies사용 전에 타겟 컬럼을 미리 분리하지 않으면, 데이터프레임에서 해당 컬럼이 사라지게 됩니다.
원본 데이터프레임에서 타겟 컬럼을 분리한 후에 인코딩을 해야 합니다.
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 데이터 로드 및 초기 처리
train = pd.read_csv("train.csv")
test = pd.read_csv("test.csv")
target = train.pop('Segmentation') # 타겟 컬럼 분리
# 데이터 인코딩
train = pd.get_dummies(train)
test = pd.get_dummies(test)
# 데이터 분할
X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0)
# 모델 구축 및 평가
rf = RandomForestClassifier(random_state=0)
rf.fit(X_tr, y_tr)
pred = rf.predict(X_val)
추가적인 참고 예제:
유사한 질문에 대한 도움이 될 만한 기존의 게시물입니다. 이 링크들은 데이터 프레임에서 결측값 처리 및 동일한 에러 핸들링에 대한 더 자세한 정보를 제공합니다:
- 기출4회 작업형 2 오류(샘플수) - 데이터 처리 및 모델 학습 과정에서 변수가 맞지 않아 발생한 오류에 대한 사례입니다.
- 작업형2 모의문제1 에서 오류가 발생하는데 원인을 모르겠습니다 - ‘Feature shape mismatch’와 변수가 일치하지 않는 문제를 해결하는 과정을 설명한 포스트입니다.
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 점 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
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