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target = train.pop('Heat_Load')
cols = ['Roof','Height','Orient', 'Heat_Load']
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
for col in cols:
le = LabelEncoder()
train[col] = le.fit_transform(train[col])
test[col] = le.transform(test[col])
영상처럼 원핫인코딩을 진행하면 오류가 없는데 라벨인코딩 진행시 오류가 납니다 ㅠㅠ
KeyError: 'Heat_Load' 이렇게 뜨는데 어떻게 해결해야 하나요?답변 2
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김근영님.
라벨인코딩을 진행할 때 발생하는 KeyError 문제는 보통 데이터 프레임에 해당 컬럼이 없다는 의미입니다. 주어진 코드에서 KeyError: 'Heat_Load'가 발생하는 이유는 train.pop('Heat_Load')를 사용하여 Heat_Load 컬럼을 이미 제거했기 때문으로 보입니다. pop() 메소드는 지정한 컬럼을 제거하고 반환하기 때문에 이후 코드에서 해당 컬럼을 찾을 수 없게 됩니다.
이를 해결하기 위해서는 다음과 같은 방안을 고려해 보세요:
‘Heat_Load’ 컬럼 사용 방식 수정:
train.pop('Heat_Load')는 타겟 변수로 사용할 때 흔히 쓰이는 방식입니다. 그러나 이후 라벨인코딩 과정에서 이 변수를 사용하려고 한다면, 사용 전 미리 변수에 저장해 두는 것이 좋습니다.
target이라는 변수에 저장 후,train에서 삭제되는 과정을 이해하고, 이후Heat_Load를 다른 곳에서 사용하지 않는지 확인이 필요합니다.
타겟 컬럼 분리 후 인코딩 작업 진행:
LabelEncoder는 범주형 데이터를 숫자형으로 인코딩하는데 주로 사용되며, 타겟 컬럼에는 일반적으로 사용되지 않습니다. 인코딩의 대상 컬럼 리스트에서 타겟 컬럼을 제외해 주세요.
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저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
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cols 에서 Heat_Load를 빼면 오류가 발생하지 않긴합니다. 근데 Heat_Load가 object형태인데 제외를 해도 되나요?ㅜ