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안녕하십니까,

본 강의의 실습 환경은 Kaggle 커널입니다. Colab에서 실습코드 전체가 테스트 되지 않았으므로 Kaggle 커널을 이용해 주십시요.

만약에 Colab을 쓰시겠다면 아래와 같이 Boston 데이터 세트를 파일로 받으신 뒤에 DataFrame으로 생성하시면 될 것 같습니다.

!wget -O boston_price.csv https://raw.githubusercontent.com/chulminkw/CNN_PG_Torch/refs/heads/main/data/boston_house_price.csv

import pandas as pd

import numpy as np

boston_df = pd.read_csv('./boston_price.csv')

boston_df.head()

코랩에 익숙하시더라도, 실습코드가 Kaggle에서 테스트 되었으므로 Kaggle 사용을 부탁드립니다.

감사합니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. guesswho님이 질문 주신 스케이트런 버전 설치 문제에 대해 안내드립니다.

코랩에서 scikit-learn==1.0.2 버전을 설치하는 동안 발생하는 메타데이터 준비 오류는 종종 파이썬 버전이나 다른 패키지와의 의존성과 관련이 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 방법을 시도해볼 수 있습니다.

1. 파이썬 가상 환경 사용: 코랩 노트북 내에서 가상 환경을 설정하고 그 안에서 필요한 라이브러리를 설치하면 버전 충돌을 줄일 수 있습니다. 아래 코드를 활용해 보세요.

   !pip install virtualenv
   !virtualenv venv
   !source venv/bin/activate
   !pip install scikit-learn==1.0.2
   

2. 의존성 문제 해결: pyproject.toml에 명시되어 있는 의존성 문제로 발생할 수 있으므로, 주의 깊게 오류 메시지를 살펴보고 다른 버전의 파이썬이나 패키지를 시도해 볼 수 있습니다. 파이썬 3.9 버전을 사용하는 것도 문제 해결에 도움이 될 수 있습니다.

3. 코랩 세션 재시작: 때때로 코랩 세션을 재시작 한 후 다시 시도하면 문제를 해결할 수 있습니다.

관련된 추가 질문과 해결책은 다음 URL에서 유사한 문제 해결법을 확인하실 수 있습니다: scikit-learn 1.0.2 버전 설치 오류.

이 외의 다른 방법으로도 문제가 해결되지 않는 경우 추가적으로 질문을 주시면 보다 상세히 도와드리겠습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 권철민님의 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.