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오류 메시지에서 나타난 **sklearn.utils._param_validation.InvalidParameterError**는 SGDClassifier의 loss 매개변수에 잘못된 값을 전달했기 때문에 발생합니다.
- 원인:
- SGDClassifier에서 loss 매개변수에 "log"를 사용했지만, 이는 허용되지 않는 값입니다.
- SGDClassifier는 "log_loss"를 사용해야 합니다.
- log vs log_loss:
- 이전 버전의 Scikit-learn에서는 loss='log'를 사용하여 로지스틱 회귀를 수행했지만, 최신 버전에서는 log가 log_loss로 변경되었습니다.
- 따라서 최신 Scikit-learn에서 "log"를 사용하면 오류가 발생합니다.
해결 방법
1. loss='log_loss'로 수정
SGDClassifier의 loss 매개변수를 "log_loss"로 변경해야 합니다.
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
# SGDClassifier 생성 시 'log_loss' 사용
sgd = SGDClassifier(loss='log_loss', random_state=42)추가 설명
loss 매개변수란?
loss는 SGDClassifier가 사용하는 손실 함수의 종류를 정의합니다. 다음은 주요 loss 옵션의 설명입니다:
- log_loss: 로지스틱 회귀를 수행하는 손실 함수. 분류 작업에 적합합니다.
- hinge: SVM의 서포트 벡터 머신 손실 함수. 선형 SVM에 사용됩니다.
- squared_hinge: SVM 손실 함수의 제곱 버전.
- perceptron: 퍼셉트론 학습을 위한 손실 함수.
- huber: 회귀 작업에 사용되는 Huber 손실 함수.
- squared_error: MSE(Mean Squared Error). 회귀 문제에 사용됩니다.
Scikit-learn 버전과의 관계
Scikit-learn의 최신 버전에서는 loss 매개변수 값에 대해 엄격한 검증을 수행합니다. 예전에는 허용되던 "log"와 같은 값이 더 이상 허용되지 않으며, 최신 이름(예: "log_loss")으로 대체되었습니다.
Scikit-learn 버전 확인
현재 사용하는 Scikit-learn 버전을 확인하려면 다음 명령을 실행합니다:
import sklearn
print(sklearn.__version__)
최신 버전을 설치하려면 다음을 실행하세요:
pip install --upgrade scikit-learn
요약
- 오류 원인: SGDClassifier에서 loss='log'를 사용했기 때문에 발생.
- 해결 방법: loss='log_loss'로 변경.
- 최신 Scikit-learn에서는 loss 매개변수 값에 대해 최신 옵션을 확인하고 사용해야 합니다.
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