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lightgbm 실행 시 나오는 경고문구
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lightgbm 실행하면 결과값은 나오는데,
그 밑에 경고가 나옵니다.
뭐가 잘못된건가요.. 아님 경고 무시고 제출해도 상관 없는건가요
# lightgbm
from lightgbm import LGBMClassifier
model = LGBMClassifier(random_state=0, verbose=-1)
model.fit(X_tr,y_tr)
pred = model.predict(X_val)
pred_proba = model.predict_proba(X_val)
roc_auc_score: 0.9431438127090301
/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/sklearn/utils/validation.py:2739: UserWarning: X does not have valid feature names, but LGBMClassifier was fitted with feature names
warnings.warn(답변 2
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퇴근후딴짓
지식공유자
혹시 전처리를 어떻게 했을까요?
feature names 이 나오는 것을 봐서는 스케일링 등으로
컬럼 이름이 삭제되어 워닝이 뜬 것 같습니다.
예측은 가능하니 큰 문제는 없어보입니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 달팽이님, 경고 메시지에 대해 궁금하신 점을 해결해 드리겠습니다.
경고 메시지의 의미
현재 보이는 경고 메시지는 사용자 경고(UserWarning)로, 모델을 학습시킬 때(feature fit) 사용한 데이터의 피처 이름이 검증 단계에서(predict) 불일치할 수 있다는 것을 알려주는 것입니다. 경고 자체는 코드 오류를 일으키지는 않지만, 데이터 처리 과정에서 변수가 잘못 설정되어 있을 가능성이 있다는 점을 상기시킵니다.
경고가 발생하는 원인
- 피처 이름 불일치: 학습 데이터와 예측 데이터 간 피처 이름에 차이가 있을 경우 발생합니다. 일반적으로
pandas의DataFrame을 사용할 때 열 이름이 불일치하는 경우에 경고가 출력됩니다.
해결 방안
- 데이터가 동일한 구조인지 확인: 학습 데이터(X_tr)의 피처 구조가 검증 데이터(X_val)와 동일한지 확인해주세요.
verbose=-1이용하기: 업데이트 과정이나 불필요한 메시지를 없애기 위해LGBMClassifier를 설정할 때 이미verbose=-1를 통해 상세 출력을 막고 있으니, 잘 사용하신 방법입니다.
자세한 설명과 코드에 대한 이해를 위해 아래 URL을 참조해 보시길 권장합니다:
이 경고는 모델 평가나 제출 시 치명적이지 않으므로, 피처 이름에 대해 확신이 있다면 무시하고 제출해도 괜찮습니다.
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.