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Error

• TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'float'

  Error 2023. 5. 10. 09:49

  문제 발생 : 데이터프레임에 round 처리를 하는 코드인데 TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'float' TypeError: 시퀀스에 'float' 형식의 비 int를 곱할 수 없습니다. 에러가 났다! float 형식의 비 int를 곱할 수 없다?? 원인 확인 : 구글링을 해보니 str 타입에 수를 곱할 때 이런 에러가 났다고 하는 글이 있어서 round를 적용하려고 했던 dataframe 원소 중에 str type이 있는지 확인했다. 아래 사진은 내가 round를 적용하려고 하는 dataframe. 이렇게 봤을 땐 각 원소가 int 또는 float 형태인 것처럼 보인다. 각 원소 별로 type을 확인해보자. (mh 컬럼 확인을 못 하고 ..

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• FileNotFoundError

  Error 2023. 4. 14. 21:37

  - 참고로, 현재 파일의 경로를 확인해야할 때는 os.getcwd() 코드를 사용하면 됨. 그걸 기본 경로로 받고(위 코드에서는 path로 받음) 그 뒤에 세부 경로를 추가해주면 경로 설정 끝 ! path를 맞게 지정을 했는데도 계속 위와 같은 에러가 났다. 알고보니 csv 파일 이름이 너무 길어서 에러가 났던 것! 잘라서 넣으니까 지정이 잘 됨 ; 당황잼

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• XGBoost predict 에러

  Error 2023. 3. 20. 18:38

  Train data로 학습한 XGBoost 모델에 한 행만 input하여 predict를 하려고 하는데, 에러 발생 에러 메세지 XGBoostError: [18:30:57] ../src/predictor/cpu_predictor.cc:310: Check failed: m->NumColumns() == model.learner_model_param->num_feature (1 vs. 3) : Number of columns in data must equal to trained model. 에러 난 이유 train은 2차원 데이터로 학습을 했는데, 내가 한 행만 추출해서 input으로 넣으려니까 shape이 1차원이 됐고, 1차원 데이터를 넣으니까 위 에러가 났던 것이다. 그래서 0:1 로 데이터를 추출을 ..

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• Grid Search - model.best_score_ >>> nan

  Error 2023. 2. 6. 16:18

  gscv_xgb = GridSearchCV (estimator = xgb, param_grid = param_xgb, scoring ='accuracy', cv = 3, refit=True, n_jobs=1, verbose=2) gscv_xgb.fit(X_train_sc, y_train_sc) print("="*30) print('XGB 파라미터: ', gscv_xgb.best_params_) print('XGB 예측 정확도: {:.4f}'.format(gscv_xgb.best_score_)) print("="*30) ============================== XGB 파라미터: {'max_depth': 10, 'min_child_weight': 1, 'n_estimators': 200} XG..

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