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pred 예측이후 반올림이나 버림을 어떻게하나요?
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from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
model = RandomForestRegressor(random_state=10, max_depth=10, n_estimators=400)
model.fit(X_tr, y_tr)
pred = model.predict(X_val)
pred = round(pred) 모델예측이후에 반올림이나 버림을 하고싶은데 int나 round를 써도 에러가뜹니다 어떻게 해결하나요?
아래는 에러메세지입니다.
TypeError: type numpy.ndarray doesn't define __round__ method답변 2
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김호범님!
모델 예측 후의 결과를 반올림하거나 버리기 위한 방법에 대해 궁금해하셨군요. numpy.ndarray 타입에는 직접적으로 round() 함수를 적용할 수 없기 때문에 발생하는 오류입니다. 그래서 numpy 라이브러리를 활용하여 numpy.round() 함수를 사용하면 에러 없이 값을 반올림할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 수정하시면 됩니다:
import numpy as np
# 기존 모델 예측 코드
pred = model.predict(X_val)
# numpy의 round 함수 사용
pred_rounded = np.round(pred)
정수로 변환하고 싶을 때 numpy의 np.floor() 혹은 np.ceil() 함수를 사용하여, 각각 내림 또는 올림 연산을 할 수 있습니다. 예를 들자면:
# 내림
pred_int = np.floor(pred)
# 올림
pred_int = np.ceil(pred)
이렇게 하면 pred 배열에 대해 각각의 요소에 대해 반올림, 버림, 올림과 같은 처리를 할 수 있습니다.
이와 관련된 게시물을 참고하세요:
- Numpy: array rounding error
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