머신러닝(랜덤포레스트) 에러 코드

네 에러를 정확히 파악하셨네요! 💪💪💪

Test데이터에 결측치가 있다는 의미가 맞습니다

의심을 해보자면 데이터 전처리시 Train데이터는 결측치 처리를 했는데 test데이터는 처리를 잊어버리는 경우가 종종 있어요

전처리는 동일하게 진행되어야 해요!

영상 하단에 공유하고 있는 노트북을 참고해 주시고 그래도 에러를 찾지 못한다면 전처리 부분 캡쳐해서 보여주세요 🙂 응원합니다!

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

질문하신 “머신러닝(랜덤포레스트) 에러 코드” 관련하여, RandomForestClassifier 모델 사용 시 발생하는 “Input X contains NaN. RandomForestClassifier does not accept missing values encoded as NaN natively.” 오류는 X_test 데이터에 결측치가 존재하기 때문에 모델이 예측을 수행할 수 없다는 것을 알립니다. 해당 문제를 해결하기 위해서는 결측치를 처리해야 합니다. 결측치 처리에는 여러 방법이 있으나, 가장 일반적인 방법은 결측치를 채우거나 (예: 평균값, 중앙값, 최빈값 사용), 결측치가 포함된 행이나 열을 삭제하는 것입니다.

아래는 유사한 문제에 대한 기존 질문과 그에 대한 답변 링크입니다. 이는 X_test 데이터에 대한 결측치 처리를 언급하고 있으며, 이를 통해 해결 방법을 찾으실 수 있습니다.

• 예시문제 작업형2 test 데이터 예측시 발생하는 오류: 예시문제 작업형2 test 데이터 예측시 발생하는 오류
  
  • 이 링크에서 질문자는 유사한 문제를 겪고 있으며, 결론적으로 X_test 데이터에 결측치를 채우지 않아 발생한 문제임을 알아냈습니다.
    
  • 특히 질문자가 발견한 해결책은 X_test 데이터셋에도 fillna() 메소드를 사용하여 결측치를 채우는 것이었습니다.
    

결측치 처리는 데이터 전처리의 중요한 부분으로, 모델의 성능에 직접적인 영향을 미치게 됩니다. 데이터에 따라 적절한 결측치 처리 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 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.