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섹션 11 작업형2 구버전 문의
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피처엔지니어링 부분에서
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
cols = ['주구매상품', '주구매지점']
for col in cols:
le = LabelEncoder()
X_train[col] = le.fit_transform(X_train[col])
X_test[col] = le.transform(X_test[col])
X_train.head()이 코드 실행했을때 ValueError: invalid literal for int() with base 10: '골프' 이런 에러가 뜨는데 이유가 무엇인가요..?
python머신러닝빅데이터pandas빅데이터분석기사
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Instructor
train에는 없는 카테고리가 test에 있는 것이 아닐까 의심이 드네요! LabelEncoder는 학습 데이터에 기반하여 레이블을 생성하므로, 테스트 데이터에 학습 데이터에 없는 새로운 범주가 있다면 문제가 발생할 수 있습니다.
train과 test 합쳐서 인코딩이 필요할 것 같습니다. 🙌