CSV 데이터 강의에서 predict하는 법

[정수진]

CSV 파일 다루는 강의에서 predict를 해보려는 과정에서 오류가 났는데 어떻게 해결 하면 좋을까요?
처음에 딕셔너리 형태의 데이터를 준비하고, feature_column으로 전처리를 진행한뒤 바로 predict를 진행하면 될것같은데,
pre_feature_columns을 predict에 바로 넣었더니 numpyarray로 바꿔야 한다고 해서 np.array()를 추가했는데도 잘 해결되지 않아서 질문드립니다..

------------- 코드

# 예측하기
predict_person=({'PassengerId': [600], 'Pclass': [3], 'Name': ["person"], 'Sex': ["male"], 'Age': [23], 'SibSp': [1], 'Parch': [2], 'Ticket': ["373450"], 'Fare': [32.2], 'Embarked': ["S"]})

# 데이터 전처리
pre_feature_columns = []

pre_feature_columns.append( tf.feature_column.numeric_column('Fare') ) # 노말라이저 함수 추가 기능(모든 데이터에 함수를 적용해줌)
pre_feature_columns.append( tf.feature_column.numeric_column('Parch') )
pre_feature_columns.append( tf.feature_column.numeric_column('SibSp') )

Age = tf.feature_column.numeric_column('Age')
age_bucket = tf.feature_column.bucketized_column(Age, boundaries=[10, 20, 30, 40, 50, 60])

pre_feature_columns.append(age_bucket)

# 카테고리 데이터
vocab = data['Sex'].unique()
cat = tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list('Sex', vocab)
one_hot = tf.feature_column.indicator_column(cat) # 카테고리 데이터를 원핫 인코딩함
pre_feature_columns.append(one_hot)

# Embarked 전처리
vocab = data['Embarked'].unique()
cat = tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list('Embarked', vocab)
one_hot = tf.feature_column.indicator_column(cat) # 카테고리 데이터를 원핫 인코딩함
pre_feature_columns.append(one_hot)

# Pclass 전처리
vocab = data['Pclass'].unique()
cat = tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list('Pclass', vocab)
one_hot = tf.feature_column.indicator_column(cat) # 카테고리 데이터를 원핫 인코딩함
pre_feature_columns.append(one_hot)

# Embedding
vocab = data['Ticket'].unique()
cat = tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list('Ticket', vocab)
one_hot = tf.feature_column.embedding_column(cat, dimension=9) # 카테고리 데이터를 원핫 인코딩함
pre_feature_columns.append(one_hot)

import numpy as np

# 예측하기
array_predict = np.array(predict_person)
print(array_predict)

predict = model.predict(array_predict)
print(predict)

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오류 내용

{'PassengerId': [600], 'Pclass': [3], 'Name': ['person'], 'Sex': ['male'], 'Age': [23], 'SibSp': [1], 'Parch': [2], 'Ticket': ['373450'], 'Fare': [32.2], 'Embarked': ['S']}

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ValueError                                Traceback (most recent call last)

<ipython-input-87-1e21f907f4c7> in <module>
     47 print(array_predict)
     48 
---> 49 predict = model.predict(array_predict)
     50 print(predict)

 
1 frames 
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/constant_op.py in convert_to_eager_tensor(value, ctx, dtype)
    100       dtype = dtypes.as_dtype(dtype).as_datatype_enum
    101   ctx.ensure_initialized()
--> 102   return ops.EagerTensor(value, ctx.device_name, dtype)
    103 
    104

ValueError: Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type dict).

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혹시 predict를 하려면 어떻게 해야할까요?
감사합니다.

[codingapple]

데이터에 있는 [] 자료들을 np.array([]) 로 바꿔봅시다

[글쓴이]

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