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from sklearn.model_selection import KFold, GridSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

model=RandomForestClassifier()
param_grid = {
    'classifier__n_estimators':[100, 200],
    'classifier__max_dapth':[3, 5, 7],
    'classifier__min_sample_leaf':[3,5,7],
    'classifier__min_sample_split':[3,5,7],
    'classifier__max_feature':[3,5,7]
    #"bootstrap: [True, False]"
}
model = RandomForestClassifier()
cv = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=1)
gcv=GridSearchCV(model , param_grid=param_grid, cv=cv, scoring='accuracy', n_jobs=-1)

gcv.fit(train_x, train_y)
#여기서 value에러가 나옵니다 gcv.fit(train_x.values, train_y.values)해도 에러

에러가 나는 이유를 모르겠습니다. 어떤 부분을 수정해야할까요? 하이퍼파라메터를 찾기위해 GridSearch를 이용할려하는데 param_grid의 딕셔너리는 이상이 없어보이고 모델도 빈 모델로 설정했습니다. 왜인지를 모르겠습니다.

*주피터노트북을 사용하고 있기때문에 문제가되는 코드를 찾을 수 있었습니다.

from sklearn.model_selection import KFold, GridSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

model=RandomForestClassifier()
param_grid = {
    'classifier__n_estimators':[100, 200],
    'classifier__max_dapth':[3, 5, 7],
    'classifier__min_sample_leaf':[3,5,7],
    'classifier__min_sample_split':[3,5,7],
    'classifier__max_feature':[3,5,7]
    #"bootstrap: [True, False]"
}
model = RandomForestClassifier()
cv = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=1)
gcv=GridSearchCV(model , param_grid=param_grid, cv=cv, scoring='accuracy', n_jobs=-1)

gcv.fit(train_x, train_y)
#여기서 value에러가 나옵니다 gcv.fit(train_x.values, train_y.values)해도 에러

에러가 나는 이유를 모르겠습니다. 어떤 부분을 수정해야할까요? 하이퍼파라메터를 찾기위해 GridSearch를 이용할려하는데 param_grid의 딕셔너리는 이상이 없어보이고 모델도 빈 모델로 설정했습니다. 왜인지를 모르겠습니다 정말류ㅠㅠ *주피터노트북을 사용하고 있기때문에 문제가되는 코드를 찾을 수 있었습니다.