y must have at least two dimensions for multi-output regression but has only one. 오류

LG Aimers 2기 Phase2 과제 진행 중 기본모델인 Randomforest를 xgboost로 바꾸려고 했다.

 

xgb = MultiOutputRegressor(xgb.XGBRegressor(파라미터 입력) ).fit(train_x, train_y)

 

위와 같이 모델을 설정하고 피팅을 했는데..

 

아래와 같이

y must have at least two dimensions for multi-output regression but has only one.

이런 오류가 발생한다..

 

y must have at least two dimensions for multi-output regression but has only one. 오류

 

해결방법은 의외로 간단하다

y는 최소 2차원이어야 하는데 1차원인 데이터를 가지고 실행해서 발생한 오류이다

y.reshape(-1, 1)

을 추가하여 차원을 늘려주면 해결된다

 

참고로 pandas series는 reshape를 지원하지 않아 values를 추가로 사용해야 한다

y = y.values.reshape(-1, 1)

과 같이 reshape 해주면 된다

 

 

여담이지만 나 같은 경우는Classification으로 학습시켜야 하는 것을 Regression으로 시키다 보니 위의 오류 해결 후에도 결과값이 이상하게 나와서 reshape한 부분을 지우고 xgb중 classification으로 바꿔서 해결했다...

classification과 regression의 차이는 다음시간에 알아보자

 

결론: 인공지능 학습 중 차원오류 발생 시 reshape를 사용하여 차원을 늘려주자