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문제가 되는 부분에서 분모가 0이 되거나, 0과 매우 가까워진 경우 발생하는 오류
해당 부분이 0일 때 예외 처리를 하는 코드를 추가함으로써 이 문제를 피할 수 있다.
GPT 설명
<ipython-input-16-205fabec33df>:11: RuntimeWarning: invalid value encountered in long_scalars
return (data - data.min()) / (data.max() - data.min())
이 오류 메시지는 min_max_normalize 함수에서 발생한 것으로 보입니다. 오류 메시지 "invalid value encountered in long_scalars"는 분모가 0이 되어서 나눗셈 연산이 유효하지 않음을 나타냅니다. 즉, data.max()와 data.min()이 같은 값을 가지고 있어서, 그 차이가 0이 되는 상황입니다.
이 문제를 해결하기 위해, min-max 정규화 함수에서 분모가 0인 경우를 처리해야 합니다. 분모가 0이면, 모든 데이터 값이 동일하다는 의미이므로, 정규화된 값은 모두 0이 됩니다. 이를 코드에 반영하면 다음과 같습니다:
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