128페이지의 코드에 대해 질문하고 싶습니다:)

Question

안녕하세요! 128페이지의 코드를 그대로 써서 진행하였는데 오류가 나서 이렇게 질문드립니다. 128페이지의 마지막 코드를 그대로 진행하니 some_digit = X[0] 부분에서 오류가 나며 KeyError: 0 이 뜨게 되었습니다. import matplotlib as mpl import matplotlib . pyplot as plt some_digit = X .loc[ 0 ] some_digit_image = some_digit .values.reshape( 28 , 28 )   # ndarray plt . imshow ( some_digit_image , cmap = "binary" ) plt . axis ( "off" ) plt . show () 위의 코드는 제가 X.loc[0]으로 하니 some_digit이 series로 반환되어 some_digit_image에서 some_digit.values.reshape()으로 하는 방식을 취하여 새로 작성한 코드입니다. (결과는 동일하게 나온 것 같았습니다!)   128페이지 뿐만 아니라 132페이지의 코드에서도 비슷한 일이 일어났는데, from sklearn . model_selection import StratifiedKFold from sklearn . base import clone skfolds = StratifiedKFold ( n_splits = 3 , random_state = 42 , shuffle = True ) for train_index , test_index in skfolds . split ( X_train , y_train_5 ):     clone_clf = clone ( sgd_clf )     X_train_folds = X_train .loc[ train_index ]     y_train_folds = y_train_5 .loc[ train_index ]     X_test_fold = X_train .loc[ test_index ]     y_test_fold = y_train_5 .loc[ test_index ]     clone_clf . fit ( X_train_folds , y_train_folds )     y_pred = clone_clf . predict ( X_test_fold )     n_correct = sum ( y_pred == y_test_fold )     print ( n_correct / len ( y_pred )) 본래의 코드는 X_train_folds, y_train_folds, X_test_fold, y_test_fold를 지정할 때 loc이 붙지 않는 코드였지만 이것 또한 위의 상황과 비슷하게 인덱싱이 잘못되었다고 나오며 loc를 붙이니 진행이 되었습니다. 왜 이런 상황이 발생하는지, 계속 이러한 방식으로 인덱싱을 해야 하는 것인지 여쭤보고 싶습니다:)

haesunpark · Answer

안녕하세요. 박해선입니다. 아, fetch_openml 함수를 그대로 사용하신 것 같군요. 사이킷런 0.24버전부터 fetch_openml 함수가 기본적으로 데이터프레임을 반환하기 때문에 as_frame 매개변수를 Fasle로 지정해야 합니다. 블로그의 에러타 페이지(https://tensorflow.blog/handson-ml2/)의 105번을 참고하세요. 감사합니다.

haesunpark · Answer

안녕하세요. 박해선입니다. 이는 판다스 데이터프레임이기 때문입니다. loc 메서드에 대한 온라인 문서(https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.loc.html)와 간단한 판다스 튜토리얼(https://ml-ko.kr/homl2/tools_pandas.html)을 참고하세요.  온라인 검색으로도 판다스 데이터프레임에 관한 많은 자료를 찾아 보실 수 있습니다. 감사합니다!