예시문제 작업형2(구 버전)

Question

ValueError: array length 2482 does not match index length 3500 제가 안보고 풀어봤는데 이런 에러가 뜨는건 무슨 이유일까요.. 밑에는 제가 작성한 코드입니다. # 5. 평가까지 잘 돌아가다가 # 6. 제출 부분 작성하니깐 갑자기 저런 오류가 뜨네요 ㅠㅠ.. 제 코드 중에 어느 부분이 잘못된 걸까요.. # 2. 전처리 # 2-1. 결측치 처리 # print(X_train.isnull().sum()) X_train['환불금액'] = X_train['환불금액'].fillna(0) X_test['환불금액'] = X_test['환불금액'].fillna(0) # 2-2. object 컬럼 라벨인코딩 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder cols = ['주구매상품', '주구매지점'] le = LabelEncoder() for col in cols : X_train[col] = le.fit_transform(X_train[col]) X_test[col] = le.transform(X_test[col]) # 2-3. 불필요한 컬럼 삭제 X_train = X_train.drop(columns = 'cust_id') X_test = X_test.drop(columns = 'cust_id') test_id = y_train.pop('cust_id') # 3. 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(X_train, y_train['gender'], test_size = 0.2, random_state = 2022) # 4. 학습 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(random_state = 2022) model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict_proba(X_val) # 5. 평가 from sklearn.metrics import roc_auc_score # print(roc_auc_score(y_val , pred[:, 1])) # 6. 제출 pred = model.predict_proba(X_test) pd.DataFrame({'custid' : test_id, 'gender' : pred[:,1]}).to_csv('00000.csv', index = False) # print(pd.read_csv('00000.csv'))

roadmap · Answer

시험에서 0점 맞기 쉬운 부분입니다. 컬럼의 수가 다름을 이전에는 id와 예측 결과가 달라서 이렇게 에러로 발견할 수 있었지만 지금은 예측컬럼만 제출하기 때문에 이렇게 발견하기 어렵습니다. 제출하기 전에 예측 컬럼의 수가 맞는지 반드시 확인해주세요!!

Jason · Answer

pd.DataFrame 만드실 때, test_id를 y_train에 있는 cust_id 값으로 만드신 거 같은데요 y_train shape이 아마 3500 이었을거 같고, 결과값으로 저장하시려는 gender의 예측값은 2482개라서 에러발생한거 같습니다. 분리과정에서 y_train['gender']에 대한 시리즈 값을 명시하셨으니, drop 과정에서 y_train은 column drop이라던지 pop 없이 test_id = X_test.pop('cust_id')로 pop 하시면 될거같습니다.