sklearn
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'OneHotEncoder' object has no attribute 'get_feature_names'프로그래밍/에러 처리 2023. 5. 11. 22:26
sklearn의 버전이 올라감에 따라서 sklearn의 Encoder의 "get_feature_names" 매서드가 동작하지 않는다. 이는 동일한 기능의 매서드의 이름이 바뀌어서 그렇다. 변경된 매서드는 "get_feature_names_out"이다. # 기존의 명령어를 encoder.get_feature_names() # 이렇게 변경해주면 된다. encoder.get_feature_names_out() 공식문헌은 아래와 같다. https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.OneHotEncoder.html#sklearn.preprocessing.OneHotEncoder.get_feature_names_out sklearn..
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[정규화,sklearn] MinMaxScaler, StandardScaler, RobustScalerData Science/Pandas & Numpy&Scikit-learn 2021. 9. 14. 15:47
예측 모델을 위한 입력 피처를 구성하기 위해서는 수치형 값을 정규화 해야한다. 컬럼별로 수치형 값의 범위가 다를 경우 모델이 정확하게 학습되지 않을 수 있다. 본 포스팅에서는 각 컬럼들이 비슷한 범위를 가지게 하는 세가지 방법을 소개한다. 데이터 준비 import pandas as pd df=pd.DataFrame({ 'ID':[1,2,3,4,5], 'name':['아메리카노','바닐라라떼','아메리카노','민트초코','아메리카노'], 'tumbler':['N','Y','Y','N','N'], 'Age':[25,31,18,22,35], 'weight':[88.5,65.3,61.6,77.4,89.9] }) print(df) 데이터 타입 확인 print(df.dtypes) 수치형 컬럼 지정 해당 데이터에서 ..