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안녕하세요, 강사님
현재 하이퍼 파라미터 튜닝 기법 적용하기(SVC 실습) 편을 수강하고 있습니다.
강의자료 106_PRACTICE_TITANIC_PARAMATER_TUNING에서 라이브러리 임포트 하단, stats.uniform(loc, scale) 부분의 아래 코드를 실행하면 데이터 컨버전 경고가 계속 뜹니다.
구글링과 스택오버플로우를 통해서 Y값에 ravel 함수를 적용해서 해결은 했습니다만...
1. 왜 이렇게 적용하면 해결이 되는지
2. 강사님이 작성해 주신 코드를 그대로 사용했는데 왜 강사님은 정상적인 결과가 나오고 저는 별도로 ravel 함수를 사용해야 나오는지
부분은 구글링을 해봐도 찾을 수 없어 문의 드립니다.
요 며칠 계속 추운데 감기 조심하시고 따뜻한 연말 되세요.
감사합니다.
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강사님 안녕하세요, 추가 질문 함께 남깁니다.
그 다음 강의인 gbm실습의 마지막코드 실행 시, 무한 에러가 뜹니다.
다른 수강생 분께서 남겨 주신 문의에는 컴퓨터의 과부하로 인한 에러일 수 있으니 반복 횟수를 줄여 보라고 말씀해 주셨는데, 제가 이미지 첨부해 드렸던 코드에는 반복 횟수를 정의한 코드가 안 보였습니다 ㅠㅠ 구글링을 통해 반복 횟수를 늘리면 해결될 거라는 답변을 찾았고 로지스틱회귀 함수식에 solver, max_iter를 추가하여 해결은 되었습니다....(하지만 여전히 왜 이렇게 하니까 되는지는 모르겠어요;;;)
로지스틱회귀 식에서 이렇게 뒤에 추가해주었더니 정상적으로 작동하였습니다.
estimator = LogisticRegression(random_state=1, solver='lbfgs', max_iter=1000)
맨 처음 질문과 마찬가지로 강사님이 작성해 주신 코드를 그대로 적용했는데 왜 저는 별도로 lbfgs 솔버를 적용하고 반복 횟수를 조정하고 나서야 값이 나오는지 궁금합니다.
감사합니다.
안녕하세요. 답변도우미입니다.
머신러닝에서 사용하는 라이브러리들이 조금 불안정해서요. 라이브러리가 수시로 업데이트되면서,
함수등의 사용 인터페이스가 조금씩 달라지는 경우가 있습니다.
그래도 기존 코드는 대부분 정상 동작을 합니다. 다만, Warning 의 경고 메세지로, 새로운 인터페이스를
가이드하는 경우가 있거든요. 이 부분은 에러는 아니예요. 경고 메세지는 이 분야에서는 수시로 나오는 부분이라서, 크게 고려하지 않으셔도 됩니다.
다만, 해당 주피터노트북 파일이 다양한 최신이면서, 불안정한 라이브러리를 많이 쓸 수밖에 없어서,
경고 메세지가 너무 많이 나오는 듯 해서, 해당 파일을 업데이트하여, 수업 자료로 재 업로드하였습니다.
해당 자료를 받으셔서 해보시면 좋을 것 같습니다.
감사합니다.