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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

기출(작업형2) 한 가지 방법으로 풀기

target 값

해결된 질문

88

shs4166

작성한 질문수 50

0

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

image.png

 

다음과 같은 에러가 뜹니다. 에러 코드가 복사가 안됩니다. 이 점 양해바랍니다. ㅜㅜ

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 2

0

퇴근후딴짓

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

shs4166

한 셀에서 실행을 하게 되면 두 번 실행할 수 밖에 없지 않나요??ㅠㅠ

get_dummies를 하기 전에 해주고 있는데도 그렇습니당

0

퇴근후딴짓

train.pop('Segmentation') 이전에 read_csv()를 이 코드에 붙여주세요 :)

0

인프런 AI 인턴

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:

  1. 타겟 컬럼을 분리한 후에 인코딩을 진행해야 합니다.

    • get_dummies 사용 전에 타겟 컬럼을 미리 분리하지 않으면, 데이터프레임에서 해당 컬럼이 사라지게 됩니다.
  2. 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:

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.

작업형 1 유형 부분

0

9

1

작업형 1 (삭제예정, 구 버전)

0

28

2

수강기간 연장 문의드립니다.

0

21

1

2유형 레이블 인코딩 VS 원핫 인코딩

0

22

3

수강기간 연장 문의드립니다.

0

26

1

인덱스 슬라이싱

0

27

2

질문 드립니다.

0

45

2

강의 내용 관련 질문드립니다~

0

43

2

수강 연장 문의

0

54

2

강의자료 일괄 다운로드

0

50

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수강기간 연장 문의드립니다

0

40

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list 문제 질문드립니다~

0

34

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빅분기 실기 12회 재도전

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53

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강의 기간 연장 가능여부 검토 요청건

0

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문제 3-2 질문드립니다

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변수, 칼럼 , df 구분

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수강기간 연장 문의

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