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RMSLE 에러 관련 질문
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교재 작업3 회귀 중고차예측문제를 푸는데(평가지표 RMSLE)
마지막에 rmsle 계산할 때
Root Mean Squared Logarithmic Error cannot be used when targets contain negative values.
이런 에러가 계속 나오더라고요
타겟 데이터가 price라서 음수는 없는데 무슨 문제일까 싶어서
train_test_split후
from sklearn.metrics import root_mean_squared_log_error 사이킷런에서 불러와서도 해보고
from sklearn.model_selection import cross_val_score
rmsle = -1 * cross_val_score(model , train , target , cv = 5 , scoring = "neg_root_mean_squared_log_error")cross_val_score 사용해서도 해봤는데도 계속 같은 에러가 나왔습니다..
아무리 해도 안고쳐 지길래
저는 모델이 lgbm이었는데 혹시나 해서 랜덤포레스트로 바꾸니까 정상적으로 돌아가더라고요..
혹시 lgbm을 사용하면 안되는 문제점이 있을까요?
답변 2
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정상적으로 작동해야 하는데 예측에 음수가 있는건 아닌가 싶기도 하네요
이 부분은 저도 테스트가 필요해 바로 답을 찾아드리긴 어려울 것 같아요.
시험 직전이라 질문이 많아 제가 따로 테스트 할 여유가 없네요.
심화학습에 대해서는 명쾌하게 답변드리지 못한 점 양해 부탁드려요!
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 위잉님.
RMSLE(Root Mean Squared Logarithmic Error)는 타겟 값이 음수일 경우에 적용할 수 없습니다. 그 이유는 로그 변환을 하는 과정에서 음수 값이 들어가게 되면 오류가 발생하기 때문입니다. 타겟 데이터가 price라 음수가 없다고 하셨지만, 데이터 전처리나 특정 상황에서 변수가 음수가 될 수 있는 가능성이 있습니다.
다음은 몇 가지 고려해야 할 사항입니다:
데이터 점검: 먼저, 사용하고 있는
price열에 실제 음수 값이 들어있는지 다시 한 번 확인해 보세요. 값이 음수가 아니라면, 로그 변환 과정에서 음수로 처리될 가능성이 있는 부분을 살펴보세요. 예를 들어, 로그 변환 전 0이 포함되어 있진 않은가 살펴보세요. 로그에 대한 수학적 특성으로 인해 0 또한 문제가 될 수 있습니다(한편 상수 1을 추가하여 로그 변환하는 방법도 있습니다).모델의 영향: LGBM 모델이 어떤 설정이나 최적화 과정에서 로그 변환과 관련이 있을 수 있습니다. LGBM을 사용할 때 데이터 전처리 과정에서 문제가 발생할 여지가 있다면, 전처리 과정에 포함된 모든 데이터 유형을 다시 한 번 신중히 검토해 보세요.
지표 함수를 확인:
sklearn의root_mean_squared_log_error함수 사용 시 문제가 발생할 수 있는 특정 요소가 있었는지 확인하시고, 최신 버전으로 업데이트가 필요할 수 있습니다.
이에 관련하여 유사한 상황에서 발생한 문제를 다룬 게시물을 추천드립니다:
- “RMSLE 사용 시 발생하는 에러 해결 방법”에서는 RMSLE와 관련된 전반적인 해결 방법과, 발생할 수 있는 문제들을 목록화하여 설명하고 있습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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