model.fit에러
작업형2 기출2회 풀다가 에러가 생겨서 문의드립니다.
원인이 뭘까요...ㅠ
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model= RandomForestClassifier(random_state=200)
model.fit(X_tr,y_tr)
pred=model.predict_proba(x_val)
[전체코드]
import pandas as pd
X_train=pd.read_csv('X_train.csv')
y_train=pd.read_csv('y_train.csv')
X_test=pd.read_csv('X_test.csv')
X_train=X_train.drop(['ID'], axis=1)
IDX=X_test.pop('ID')
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
la=LabelEncoder()
cols=['Mode_of_Shipment','Product_importance','Gender']
for col in cols:
X_train[col]=la.fit_transform(X_train[col])
X_test[col]=la.transform(X_test[col])
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_tr, X_val, y_tr, y_val=train_test_split(X_train,
y_train['Reached.on.Time_Y.N'],
test_size=0.2,
random_state=200)
# 모델링
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model= RandomForestClassifier(random_state=200)
model.fit(X_tr,y_tr)
pred=model.predict_proba(x_val)
답변 2
0
다시확인해보니 라벨인코딩할때, Warehouse_block 컬럼을 빠뜨려서 다시추가해주고 돌렸습니다.
그런데, 그래도 다음과 같은 에러가 뜹니다...
ValueError: could not convert string to float: 'D'
1
오 해결했습니다.
pred=model.predict_proba(x_val)에서 X_val으로 써야하는데 잘못썻네요...
시험장에서 model.fit 에러시에 기존 라벨인코딩에서 object 누락된것이 있는지 확인해 보겠습니다~
출력값 질문
0
13
1
수업노트가 어디에 있나요?
0
21
1
실기시험 제출관련
0
155
2
6.20 작업형 2 과적합
0
158
3
코딩팡 장업형2 베이스 라인 인코딩 종류 질문
0
50
2
로지스틱회귀, 회귀
0
48
2
회귀 문제를 풀때 질문입니다.
0
56
1
불균형 처리 후 성능이 더 낮아졌다면,
0
62
2
실기 체험 제2유형 에러 문의
0
61
1
LIGHTGBM 으로 하면 pred값이 소수점 6자리까지 나오는게 맞나요
0
50
2
3번문제 등분산 가정
0
48
2
작업형3 target 형 변환 질문
0
35
2
[작업형1] 연습문제 섹션1 ~ 10 의 section4
0
36
3
원핫인코딩과 레이블 인코딩에서 concat
0
59
2
제2유형 질문입니다.
0
47
2
C()
0
44
2
작업형 2에서 strafity 적용 유무
0
52
2
수강 기간 연장 가능 여부 문의드립니다.
0
61
1
ols
0
43
2
2유형 작성관련 질문(일반 심화)
0
39
2
2유형 작성관련 질문
0
41
2
2유형 object컬럼 개수 다르면
0
48
2
코딩팡질문이요ㅠㅠ
0
45
2
관찰값과 기대값의 개념이 헷갈립니다.
0
25
2





