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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

3회 기출유형(작업형2)

3회 기출유형(작업형2) 코드 (lightgbm 관련)

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import pandas as pd
train = pd.read_csv("train.csv")
test = pd.read_csv("test.csv")

pd.set_option('display.max_columns', None)
# print(train.head())
# print(test.head())

# print(train.info())
# print(test.info())

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
cols = train.select_dtypes(include='object')
le = LabelEncoder()
for col in cols : 
  train[col] = le.fit_transform(train[col])
  test[col] = le.transform(test[col])
# print(train.head())

# print(train.info())
train = train.drop('Unnamed: 0',axis=1)
test = test.drop('Unnamed: 0', axis=1)

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train.drop(['TravelInsurance'],axis=1),train['TravelInsurance'],test_size=0.2,random_state=0)

# print(help(train_test_split))
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rf = RandomForestClassifier()
rf.fit(X_tr, y_tr)
pred = rf.predict_proba(X_val)
# print(pred)

import lightgbm as lgb
model = lgb.LGBMClassifier()
model.fit(X_tr, y_tr)
lgb_pred = model.predict_proba(X_val)

from sklearn.metrics import roc_auc_score
# print(roc_auc_score(y_val, pred[:, 1]))
# print(roc_auc_score(y_val, lgb_pred[:, 1]))

res = model.predict_proba(test)

submit = pd.DataFrame({'index': test.index, 'y_pred': res[:, 1]})
submit.to_csv('950326.csv', index=False)
print(pd.read_csv('950326.csv'))

lightgbm을 randomforest와 비교해서 두 가지 정도만 준비해가려고 작업형 2를 다시 풀고있습니다.

LightGBM을 쓰려고 하니 아래와 같은 오류가 발생했습니다.

'LightGBMError: Do not support special JSON characters in feature name.'

 

이게 혹시나 다운로드 파일의

'Unnamed: 0' 컬럼 때문인가 해서 drop해보고 코드를 작성하니 정상적으로 돌아가더군요.

train = train.drop('Unnamed: 0',axis=1)
test = test.drop('Unnamed: 0', axis=1)

 

LightGBM은 컬럼에 특수문자가 있으면 안 되는 게 맞는지 확인 한 번만 부탁드립니다!

답변 1

1

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퇴근후딴짓
지식공유자

네 맞습니다. 정확하게 오류에 대해 파악했네요👍

모든 특수문자는 아니지만 일부 특수문자에서 에러가 발생하네요

혹시 여유가 있다면 삭제 외에 컬럼명 변경도 함께 알아두면 좋을 것 같아요!

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df = df.rename(columns={'A': 'New_A', 'B': 'New_B'})
print(df.columns)