작업형2유형
eda 진행하여 object인 컬럼들 모두 라벨인코딩 진행한 후,
X_train=X_train.drop(columns=['ID'])
X_testID = X_test.pop('ID')from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier(random_state=2022)
model.fit(X_train,y_train)
pred = model.predict_prova(X_test)진행하였는데 모델 학습 돌리는 과정중에 계속 런타임이 빙글빙글 돌아가면서 학습이 되지않습니다 왜 그런걸까요..? ㅠㅠㅠ
답변 2
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. minamini0110님.
모델 학습이 되지 않고 런타임이 오래 걸리는 문제에 대해서 몇 가지 점검할 사항을 알려드리겠습니다.
데이터 크기 확인:
X_train의 데이터셋 크기가 너무 큰 경우 학습 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 데이터 크기를 확인하시고, 필요 시 샘플링을 통해 데이터 양을 조절해 보세요.변수 이름 오타: 마지막 코드에서
model.predict_prova(X_test)을model.predict_proba(X_test)로 수정해야 합니다. 오타가 있을 경우에도 결과가 반환되지 않을 수 있습니다.메모리 사용량 확인: 메모리 사용량이 너무 높다면, 시스템이 느려지거나 작업이 완료되지 않을 수 있습니다. 가능한 경우, 학습 환경(예: 메모리 크기)을 업그레이드 하거나, 불필요한 데이터를 제거할 수 있는지 확인해보세요.
오류 로그 확인: 노트북이나 콘솔에 출력되는 다른 오류 메시지가 없는지 확인해 보세요. 일부 문제가 코드의 다른 부분에서 발생할 수 있습니다.
관련 질문으로 작업형2 예시문제 오류 및 해결 방법 게시글을 참고해 보세요. 이 게시글에서는 유사한 문제의 원인을 분석하고 해결한 커뮤니티의 지식이 공유되어 있습니다.
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.
수강 신청 연장 문의드립니다.
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