OneHotEncoding는 IndexError를 발생시킵니다: 인덱스로 사용된 배열은 정수(또는 부울) 유형이어야 합니다.

이 오류의 원인은 무엇인가요?
ID를 색인으로 사용하는 것을 제거해 보았지만 여전히 동일한 오류가 발생합니다.

편집: 여기에 데이터 프레임의 일부를 추가합니다. 테이블로 표시하려면 HTML 스니펫을 실행하세요.
일부 열의 데이터 유형이 변경되었습니다. 데이터 프레임 속성에서 업데이트된 데이터 유형입니다.

Response는 대상 변수이며 범주형입니다.

Same_Institution과 Same_Type은 정수에서 범주형 이진 변수로 변경되었습니다.

Type1과 Type2은 판다스 객체에서 범주형으로 변경되었습니다.

<table><tbody><tr><th>ID1</th><th>ID2</th><th>Len1</th><th>Type1</th><th>Len2</th><th>Type2</th><th>Len_Diff</th><th>Date_Diff</th><th>Same_Institution</th><th>Same_Type</th><th>Score</th><th>Response</th></tr><tr><td>121</td><td>977</td><td>10185</td><td>PR</td><td>10185</td><td>MR</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>214</td><td>753</td><td>5039</td><td>MR</td><td>4926</td><td>MR</td><td>113</td><td>9.266666667</td><td>0</td><td>1</td><td>0.997031978</td><td>1</td></tr><tr><td>378</td><td>919</td><td>45404</td><td>PR</td><td>45404</td><td>PR</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>283</td><td>685</td><td>821076</td><td>40-F</td><td>412353</td><td>AR</td><td>408723</td><td>0.35</td><td>0</td><td>0</td><td>0.888266653</td><td>0</td></tr><tr><td>452</td><td>837</td><td>16343</td><td>PR</td><td>16343</td><td>PR</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>333</td><td>726</td><td>22204</td><td>PR</td><td>20897</td><td>6-K</td><td>1307</td><td>11.3</td><td>0</td><td>0</td><td>0.99251128</td><td>1</td></tr><tr><td>107</td><td>960</td><td>9781</td><td>6-K</td><td>6073</td><td>MR</td><td>3708</td><td>0.483333333</td><td>0</td><td>0</td><td>0.933646747</td><td>0</td></tr><tr><td>236</td><td>768</td><td>3375</td><td>PR</td><td>2945</td><td>MR</td><td>430</td><td>46.58333333</td><td>0</td><td>0</td><td>0.239269675</td><td>0</td></tr><tr><td>419</td><td>829</td><td>81247</td><td>MR</td><td>81247</td><td>MR</td><td>0</td><td>0.016666667</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>184</td><td>991</td><td>51474</td>
답변 1
저는 OneHotEncoder와 동일한 오류를 겪고 있었습니다.
핵심 문제는 categorical_features 매개변수가 명명된 열을 처리하지 못한다는 것입니다. OneHotEncoder 문서에서 다음과 같이 설명하고 있습니다:
categorical_features : all 또는 인덱스 또는 마스크의 배열
    범주형 변수로 처리될 특성을 지정합니다.
    - 'all' (기본값): 모든 특성을 범주형 변수로 처리합니다.
    - 인덱스의 배열: 범주형 특성의 인덱스 배열입니다.
    - 마스크: 길이가 n_features이고 dtype=bool인 배열입니다.

제 경우에는 다음과 같이 boolean 마스크를 먼저 생성하여 사용하면 해결되었습니다:
cat_columns = list(data.select_dtypes(include=['category','object']))
column_mask = []
for column_name in list(data.columns.values):
    column_mask.append(column_name in cat_columns)
# 그리고 column_mask를 OneHotEncoder에 전달합니다
ohe = OneHotEncoder(categorical_features = column_mask)

따라서 당신의 원래 함수는 다음과 같을 것입니다:
# 인코딩 함수
def encode(data):
    global cat_columns
    cat_columns = list(data.select_dtypes(include=['category','object']))
    column_mask = []
    for column_name in list(data.columns.values):
        column_mask.append(column_name in cat_columns)
    le = LabelEncoder()
    ohe = OneHotEncoder(categorical_features = column_mask)
    for col in cat_columns:
        data[col] = le.fit_transform(data[col])
    data = ohe.fit_transform(data)
    return data
# 인코딩 함수 사용
encode(data)
답변 2
OneHotEncoding는 인덱스로 사용되는 배열은 정수 (또는 불리언) 유형이어야 한다는 IndexError를 발생시킵니다. 이 문제에 대해 SEO에 민감한 한국어 에세이를 작성해주세요.
제목: OneHotEncoding 오류: 인덱스 배열 유형의 중요성 
서론:
최근 데이터 과학과 인공지능 분야에서 OneHotEncoding은 매우 중요한 개념으로 부상하였습니다. OneHotEncoding은 범주형 변수를 해당 변수의 특정 값에 대한 0 또는 1로 이루어진 배열로 인코딩하는 방법입니다. 그러나 종종 발생하는 IndexError에 대해서 이야기해보고자 합니다. 이 문제를 해결하기 위해서는 인덱스 배열의 유형에 대한 이해가 필요합니다. 이 에세이에서는 OneHotEncoding의 개념과 IndexError가 발생하는 이유, 그리고 해결 방법에 대해 다루고자 합니다.
본론:
1. OneHotEncoding의 개념:
OneHotEncoding은 범주형 변수를 처리하기 위한 기술이며, 해당 변수의 각 값을 0 또는 1로 표시하는 배열을 생성합니다. 이러한 인코딩은 기계 학습 알고리즘에 입력 데이터를 공급하기 전에 필수적으로 이루어져야 합니다. 예를 들어, 색상이라는 범주형 변수가 있다면, 해당 변수의 각 값(빨강, 파랑, 초록 등)을 0 또는 1로 표시하는 배열을 만들어야 합니다.
2. IndexError가 발생하는 이유:
IndexError는 '인덱스 배열이 정수 또는 불리언 형이어야 한다'는 메시지로 발생합니다. 이는 OneHotEncoding에서 명령을 실행하는 동안 배열 유형이 잘못되었거나 비정상적인 형태를 가졌을 경우 발생하는 오류이기 때문입니다. 예를 들어, 입력 데이터가 연속적인 값을 포함하고 있을 때, 이를 인덱스로 사용하여 배열을 만들면 해당 오류가 발생합니다. 배열의 인덱스는 정수 또는 불리언 값만 가능하기 때문입니다.
3. 해결 방법:
IndexError를 해결하기 위해서는 OneHotEncoding을 수행하기 전에 배열의 유형을 확인해야 합니다. 배열이 정수 형태인지 또는 불리언 형태인지 확인하고, 필요한 경우에는 유형을 변환해야 합니다. 일반적으로 OneHotEncoding을 적용하기 전에 입력 데이터를 사전 처리하는 단계를 진행하면 됩니다. 또는 Python에서는 NumPy의 astype 함수를 사용하여 배열 유형을 변환할 수도 있습니다. 이렇게 유형을 변환하면 IndexError가 발생하지 않고 OneHotEncoding을 올바르게 적용할 수 있습니다.
결론:
OneHotEncoding은 데이터 과학과 인공지능에서 널리 사용되는 중요한 기술 중 하나입니다. 그러나 IndexError와 같은 문제가 발생할 수 있으며, 이를 해결하기 위해서는 배열의 유형을 정확히 확인하고 필요한 경우 유형을 변환해야 합니다. 이를 통해 정확한 OneHotEncoding을 수행하여 데이터 처리의 효율성과 정확성을 동시에 보장할 수 있습니다. OneHotEncoding을 사용하는 모든 데이터 과학자와 인공지능 개발자들은 IndexError가 발생하지 않도록 유의해야 하며, 올바른 해결 방법을 적용하여 데이터의 전처리를 신속하고 정확하게 수행해야 합니다.

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