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Python/error147

sklearn ValueError: Shapes of arrays must be equal 오류 해결하기 소개파이썬의 머신러닝 라이브러리인 scikit-learn을 사용할 때, 'ValueError: Shapes of arrays must be equal'라는 오류를 종종 마주칠 수 있습니다. 이 오류는 배열의 크기가 일치하지 않을 때 발생합니다. 특히 모델 학습이나 예측을 진행할 때 이러한 오류가 자주 발생하는데요, 이번 블로그 글에서는 이러한 에러가 발생하는 이유와 해결 방법에 대해 다뤄보겠습니다.에러 발생 예시 코드우선 'ValueError: Shapes of arrays must be equal' 오류가 발생할 수 있는 코드 예시를 살펴보겠습니다.from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as np# x와 y 배열 생성x = np.a.. 2025. 9. 2.
sklearn ValueError: Sample array must be 1 or 2-dimensional 오류 해결하기 소개Scikit-learn을 사용하면서 'ValueError: Sample array must be 1 or 2-dimensional'이라는 오류가 발생할 때가 있습니다. 이 오류는 주로 입력 데이터의 차원이 올바르지 않을 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 이러한 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.svm import SVCimport numpy as np# 잘못된 차원의 샘플 데이터 생성data = np.array(5) # 0차원 배열labels = np.array([0, 1]) # 레이블# SVM 모델 생성 및 훈련model = SVC()model.fit(data, labe.. 2025. 9. 2.
sklearn ValueError: Operation not supported 오류 해결하기 소개머신러닝을 하며 scikit-learn을 사용할 때, 'ValueError: Operation not supported'라는 오류를 만나게 될 수 있습니다. 이 오류는 주로 잘못된 데이터 형식이나 모델의 특정 메서드를 사용할 때 발생합니다. 이 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법을 자세히 살펴보도록 하겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: Operation not supported'가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 확인해 보겠습니다.from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression# 데이터셋 로드data = load_iris()X, y = data.data, dat.. 2025. 9. 2.
sklearn ValueError: Number of classes is less than 2 오류 해결하기 소개머신러닝에서 데이터를 다루다보면 여러 가지 오류에 직면할 수 있습니다. 그중 하나가 바로 'ValueError: Number of classes is less than 2'입니다. 이 오류는 보통 분류기(classifier)인 sklearn 모델을 초기화할 때 발생하며, 주로 분류할 클래스의 수가 2 미만일 때 나타납니다. 이 블로그 글에서는 이 문제의 원인과 해결 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: Number of classes is less than 2' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 확인해 보겠습니다.from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.ensemble i.. 2025. 9. 1.
sklearn ValueError: Multioutput target is not supported. 오류 해결하기 소개모델 학습을 위해 scikit-learn의 ML 알고리즘을 사용할 때 'ValueError: Multioutput target is not supported'라는 오류가 발생할 수 있습니다. 이 오류는 학습 데이터의 레이블이 여러 개일 때 발생하는 문제입니다. 이 블로그 글에서는 이 문제의 원인과 해결 방법을 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: Multioutput target is not supported' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.from sklearn.datasets import make_multilabel_classificationfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom skle.. 2025. 9. 1.
sklearn ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64') 오류 해결하기 소개Scikit-learn을 사용하여 머신러닝 모델을 학습하거나 예측할 때, 'ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64')' 오류는 자주 발생할 수 있는 문제입니다. 이 오류는 데이터에 결측치(NaN), 무한대(infinity), 또는 너무 큰 값이 포함되어 있을 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError'가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.import numpy as npfrom sklearn.linear_model import LinearRegression# NaN 값이 포함된 데이터 생성X =.. 2025. 9. 1.
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