pred 예측이후 반올림이나 버림을 어떻게하나요?

Question

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor(random_state=10, max_depth=10, n_estimators=400) model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) pred = round(pred) 모델예측이후에 반올림이나 버림을 하고싶은데 int나 round를 써도 에러가뜹니다 어떻게 해결하나요? 아래는 에러메세지입니다. TypeError: type numpy.ndarray doesn't define __round__ method

퇴근후딴짓 · Answer

회귀 예측에서 반올림, 버림 할 필요 없습니다. 그대로 제출하면 됩니다.

인프런 AI 인턴 · Answer

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김호범님! 모델 예측 후의 결과를 반올림하거나 버리기 위한 방법에 대해 궁금해하셨군요. numpy.ndarray 타입에는 직접적으로 round() 함수를 적용할 수 없기 때문에 발생하는 오류입니다. 그래서 numpy 라이브러리를 활용하여 numpy.round() 함수를 사용하면 에러 없이 값을 반올림할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 수정하시면 됩니다: import numpy as np # 기존 모델 예측 코드 pred = model.predict(X_val) # numpy의 round 함수 사용 pred_rounded = np.round(pred) 정수로 변환하고 싶을 때 numpy 의 np.floor() 혹은 np.ceil() 함수를 사용하여, 각각 내림 또는 올림 연산을 할 수 있습니다. 예를 들자면: # 내림 pred_int = np.floor(pred) # 올림 pred_int = np.ceil(pred) 이렇게 하면 pred 배열에 대해 각각의 요소에 대해 반올림, 버림, 올림과 같은 처리를 할 수 있습니다. 이와 관련된 게시물을 참고하세요: - Numpy: array rounding error 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 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.