인프런 커뮤니티 질문&답변

가끔 데이터가 코랩에 다 올라가기 전에 불러오기를 해서 행의 수가 맞지 않을 때 있어요~

y데이터는 금방 올라가도 X데이터는 약간 시간이 걸리기도 하거든요.

다시 한 번 실행하면서 확인 해주실 수 있을까요? 문제가 있다면 댓글 부탁드립니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

ahrajoa님, 질문 주신 “[작업형2] 랜덤포레스트 - 에러 문의” 관련하여, 답변드리겠습니다.

에러 메시지 “Found input variables with inconsistent numbers of samples: [19281, 29804]“는 학습 데이터 X_train[cols]와 타겟 데이터 y의 샘플 개수가 서로 맞지 않을 때 발생하는 문제입니다. 즉, 랜덤 포레스트 모델을 학습시킬 때 데이터와 라벨의 개수가 동일해야 하지만, 현재 상황에서는 X_train[cols]의 샘플 수와 y의 샘플 수가 일치하지 않아 발생하는 오류입니다. 해결 방법으로는 데이터 전처리 과정을 다시 확인하여, X_train과 y의 샘플 수가 정확히 일치하는지 검사해야 합니다.

필요한 수정을 위해 코드의 전처리 파트를 주의 깊게 확인해보시는 것을 권장합니다. 특히, 데이터를 분할하거나 특정 조건으로 필터링할 때 샘플이 제거되거나 추가되지 않았는지 확인하세요.

이러한 상황은 데이터를 전처리하거나 가공하는 과정에서 쉽게 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 누락된 값을 처리하거나, 데이터를 샘플링할 때 주의가 필요합니다. X_train에서 특정 조건을 적용하여 열(cols)을 선택하거나 데이터를 필터링하는 과정에서 원치 않게 데이터의 개수가 변할 수 있습니다. 따라서, X_train과 y를 최종적으로 모델에 적용하기 전, 두 개체의 길이가 같은지 반드시 확인해야 합니다.

해당 문제에 대해서 비슷한 상황을 겪은 다른 학습자의 질문과 그에 대한 해결 방법은 다음 링크에서 찾아보실 수 있습니다:

• 머신러닝(랜덤포레스트) 에러 코드
  

링크된 예시에서는 결측치 처리 과정 중 TestData에서의 처리 누락으로 유사한 문제가 발생했던 경우가 설명되어 있습니다. 본인의 경우와 직접적으로 연결되지 않을 수도 있으나, 데이터 전처리 과정에서 발생할 수 있는 일반적인 문제점 및 해결 방안을 확인하는 데 도움이 될 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.