Numeric Error 결과값이나 학습 도중에 log(x)를 씌우면 NaN으로 가는 경우. 즉, x가 음수가 나오는 경우가 있는 지? log1p 등으로 해결할 수도 있지만 계산 과정에서 음수가 나오지 않는지 수식을 다시 확인한다. Learning rate learning rate가 커서 gradient discent 단계에서 아예 튕겨져 나갔을수도 있다. 데이터셋에 NaN이 섞인 경우 왜인지 모르겠는데 종종 pandas에서 fillna()가 먹히지 않는 경우가 있었다. 아래 스크립트로 N/A, NaN 등의 값이 있는 지 확인한다. def get_na_df(df): na_df = df.isna().sum() na_cols = na_df[na_df > 0].index return df[df.isna().a..