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내 컴퓨터에서는 별 문제 없이 돌아갑니다. 혹 아래의 코드를 수행하다가 오류 생기는 친구들은 댓글을 달아주세요...

 

import pandas as pd
from sklearn import datasets
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
boston = datasets.load_boston()
dfX = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
feature_names = list(boston.feature_names)
category_feature_names = ['CHAS', 'RAD']
numeric_feature_names = list(set(feature_names) - set(category_feature_names))

# 수치 데이터만 스케일링
scaler = MinMaxScaler()
scaler.fit(dfX[numeric_feature_names])
scaled_boston = scaler.transform(dfX[numeric_feature_names])

# 스케일된 수치 데이터와 범주 데이터 결합
scaled_df = pd.DataFrame(scaled_boston, columns=numeric_feature_names)
dfX = pd.concat([scaled_df, dfX[category_feature_names]], axis=1)

import sklearn.preprocessing as prp

label_encoder = prp.LabelEncoder()
onehot_encoder = prp.OneHotEncoder(categories='auto')
dfC = pd.DataFrame()

for field in category_feature_names:
	encoded_data = label_encoder.fit_transform(dfX[field])
	onehot_encoded_data = onehot_encoder.fit_transform(encoded_data.reshape(-1,1))
	dfC = pd.concat([dfC, pd.DataFrame(onehot_encoded_data.toarray(), columns=[onehot_encoder.get_feature_names()])], axis=1)

print(dfC.head())

# 스케일된 수치 데이터와 인코딩된 범주 데이터 결합
scaled_df = pd.DataFrame(scaled_boston, columns=numeric_feature_names)
dfX = pd.concat([scaled_df, dfC], axis=1)
# 입력과 출력 결합
dfy = pd.DataFrame(boston.target, columns=["MEDV"])
df = pd.concat([dfX, dfy], axis=1)
print(df.head())
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