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    질문 & 답변
  • 세부 분야

    자격증 (데이터 사이언스)

  • 해결 여부

    해결됨

Transform 관련 코드 이상

24.05.22 17:47 작성 조회수 82

0

아래와 같이 코드를 작성했는데 지속 오류가 가장 마지막 문자엥서 나옵니다. 이유를 찾지 못하겠습니다.

cols = [‘neighbourhood’, ‘neighbourhood’, ‘room_type’]

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

for col in cols:

le =LabelEncoder()

train[col] =le.fit_transform(train[col])

test[col] =le.transform(test[col)]

test[col]에서 error가 지속 나옵니다.

return x.astype(dtype, copy=copy, casting=casting 으로 나오는데, 문제가 무엇인지 잘 모르겠습니다.

답변 3

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1

친절한 답변에 감사드립니다. 제일 위에 답변해주신 분이 말씀하신 사항처럼 워딩의 문제는 아니었고, “인프런AI인턴” 분께서 말씀해주신것처럼 Data의 Type을 다시 봤고, 재정리를 해보니 잘 작동합니다. 감사합니다.

AI가 더 정확했네요! 😿

응원합니다!!

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자세히 보시면

le.transform(test[col)]

괄호가 잘못 닫힌 것 같지 않나요?

le.transform(test[col]) 가 정상입니다 !! 응원합니다!!

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인프런 AI 인턴님의 프로필

인프런 AI 인턴

2024.05.22

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

질문자님의 상황을 유심히 살펴봤습니다. LabelEncoder를 사용하여 데이터를 변환하는 과정에서 오류가 발생하는 부분이 문제인 것으로 보입니다. 제공된 내용을 바탕으로, 가능한 문제 해결 방법이나 유사한 상황에 대한 답변을 찾았습니다.

코드에서 train[col] = le.fit_transform(train[col]) 부분은 정상 작동하는데 반해, test[col] = le.transform(test[col])에서 오류가 발생한다고 하셨습니다. 이런 경우, 일반적으로 두 가지 문제 중 하나일 가능성이 높습니다:
1. 테스트 데이터에 train 데이터에서 학습되지 않은 새로운 값이 포함되어 있어 인코딩 시 문제가 발생할 수 있습니다.
2. dtype 관련 문제로, 원본 데이터가 담고 있는 데이터 타입과 LabelEncoder가 처리할 수 있는 타입 간에 불일치가 있는 경우입니다.

비슷한 상황을 해결한 예를 찾기 위해 검토한 결과, 아래의 기존 답변이 문제 해결에 도움이 될 수 있습니다:

  • “transform 이해가 안돼요”에서는 LabelEncoder를 사용하여 여러 컬럼에 대한 레이블 인코딩 과정을 설명하고 있습니다. 여기서 중요한 포인트는 모든 train[col]에 대하여 먼저 fit_transform을 적용하고, 이후 같은 LabelEncoder 인스턴스를 사용하여 test[col]transform을 적용해야 한다는 점입니다. 이 과정에서 train 데이터 셋에 존재하는 모든 종류의 데이터에 대해 학습하고, 이를 기반으로 test 데이터를 변환합니다.

  • “작업형2 모의문제1”에서는 데이터 전처리 과정 중 발생한 에러를 해결하는데 초점을 맞추고 있습니다. 이 경우는 질문의 세부 상황과 직접적으로 일치하지 않으므로 참고용으로만 사용될 수 있습니다.

지금 상황에서 오류 메시지의 return x.astype(dtype, copy=copy, casting=casting 부분은 특정 데이터 타입을 기대하지만 입력된 데이터가 그 타입을 만족하지 못해 발생하는 것으로 추정됩니다. 가능한 해결책으로는 먼저 traintest 데이터 셋의 해당 컬럼들이 같은 데이터 타입을 가지고 있는지 확인하고, 필요하다면 .astype() 메서드를 사용하여 타입을 변경한 후 다시 시도해 보는 것입니다.

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.

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