관심있는 주제 93

ValueError: Found array with dim 4. MinMaxScaler expected <= 2.

https://towardsdatascience.com/getting-rich-quick-with-machine-learning-and-stock-market-predictions-696802da94fe Getting rich quick with machine learning and stock market predictions If a human investor can be successful, why can’t a machine? towardsdatascience.com S&P 500 데이터로 위 미디엄을 따라가다가 생긴 오류 먼저, axis 누락이라길래 axis =1로 부여함 그 다음 오류는 위쪽 다른 코드들 보니까 next_day_open_values 만 차원이 큰 거 같아서 아래처럼 해결함 (이 ..

Connections Between GANs and AC Methods in RL

* 본 게시글은 원작자에게 허락을 받아 번역한 글입니다. 원 게시글은 이곳에 있습니다. 심한 번역체를 이해하며 읽어주세요.... 참고한 논문은 'Connecting Generative Adversarial Networks and Actor-Critic Methods(David Pfau, Oriol Vinyals)' 이며 다운은 이곳에서 받을 수 있습니다. 처음 ‘Generative Adversarial Nets’(이하 GAN) 논문을 읽었을 때, 강화학습과 GAN 사이에 뭔가 모를 연결점이 있다고 느꼈다. 몇번의 연구 이후에, 우연히 DeepMind의 David Pfau와 Oriol Vinyals가 2017년 진행한 연구를 발견하게 됐다. 논문에서 볼 수 있듯, 먼저 두 methods가 무엇인지에 대한 ..

ValueError : Must pass 2-d Input

ValueError : Must pass 2-d Input 에러 발견 어떤 이유인지 몰라서 파이참으로 디버깅을 하다보니 데이터가 아래와 같은 형태로 들어간 것을 발견. 알고보니 dict의 각 value에 모두 [ ] 가 쳐져 있었고 대괄호 제거하니 원하는 형태 얻을 수 있었음 input을 바꿀 수는 없어서 저렇게 생긴 dict에서 값을 추출하는 코드를 짜고 확인하니 해결!

TypeError: zip argument #1 must support iteration

아래의 tupletest와 같은 tuple에서 dataframe 부분만 분리시키고 싶었다. 여러 검색어(2d tuple, unpacking 등등)를 거쳐 조금 실마리를 찾았다. 구글링을 하면서 zip을 사용하는 법을 배워 처음엔 zip을 이용했었다. 하지만 내 tuple의 원소는 list가 아닌 하나의 값을 가지기 때문에 zip을 적용할 수 없었다. 그래서 TypeError: zip argument #1 must support iteration이라는 에러가 떴다. 두번째 시도, 각각의 값을 분리해보고자 2D array라고 생각하고 아래와 같이 써봤다. 분명 jupyter notebook에서는 잘 나왔는데 실제 코드에 넣고 돌리니까 TypeError: 'bool' object is not subscript..

ValueError : setting an array element with a sequence

Dict to numpy 하는 과정에서 생긴 에러. 먼저 dict 생성해준다. 그 다음, np.array를 이용해 dict의 value들만 가져와 array로 변환하는 과정에서 아래와 같은 에러를 만났다. 무슨 문제일까 싶어서 dict의 값을 모두 2개로 고정한뒤 똑같이 해보니 에러가 사라졌다. 하지만 나는 그렇게 고정한 데이터를 사용하는 것이 아니기 때문에 다른 방법을 고민. dtype을 str이 아닌 object로 바꿔주니 에러가 사라졌다. numpy로 값 쌓고 df로 변경하는 과정

Pandas_profiling

https://www.kaggle.com/jacklizhi/creditcard creditcard how to manage the unbalance dataset www.kaggle.com - Data는 kaggle에서 가져온 creditcard dataset을 이용했다. Pandas에 있는 pandas_profiling이라는 라이브러리 발견 심플 EDA를 해주는 거 같아 굉장히 흥미롭다. 이용하는 방법은 아래와 같다. 데이터 불러와서 그냥 바로 profile_report() 적용하면 저렇게 쭉 뜬다. 엄청 간단하다. 만약 html로 저장하고 싶다면 아래와 같이 하면 된다. 이렇게 나온다!

ValueError: If using all scalar values, you must pass an index

Pandas로 dict 을 dataframe으로 변환하는 과정에서 또 오류를 만났다. (사실 어제 오늘 계속 만났지만 ....) 그래서 orient = 'index'를 추가해 보았더니 위와 같은 오류는 사라지며 key value가 떴다. 알고보니, orient = 'index'는 column을 index 값으로 바꿔주는 것이었다. 어쨌든 해결 방법을 찾는 중이고 패키지 코드 들어가서 확인해 보니 [ ]가 비어있어서 그런 것 같다. pandas 패키지에 에러 부분을 확인해 보았더니 저렇게 나오길래 아래처럼 테스트 해봤다. 내가 반복문에서 dict의 key, value를 가져왔는데 위치를 잘못 잡았는지 어쨌는지... 값이 안 들어간 거 같다. 어쨌든 해결이 어려운 오류는 아니었다!