반응형 Python/error159 sklearn AttributeError: 'Pipeline' 객체에 'predict_proba' 속성이 없음 오류 해결하기 소개머신러닝 및 데이터 과학에서 Scikit-learn 라이브러리를 사용할 때, 'Pipeline' 객체에 'predict_proba' 속성이 없다는 AttributeError를 만나는 경우가 있습니다. 이 오류는 주로 파이프라인에 포함된 마지막 단계가 'predict_proba' 메서드를 지원하지 않을 때 발생합니다. 이번 블로그 포스트에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 상세히 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드우선 'AttributeError: 'Pipeline' object has no attribute 'predict_proba'' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.pipeline import Pipelinefrom sklearn.linear_.. 2025. 9. 4. sklearn AttributeError: 'Pipeline' 객체에 'feature_importances_' 속성이 없음 오류 해결하기 소개scikit-learn에서 머신러닝 모델을 구축할 때, 'Pipeline' 객체를 사용할 수 있습니다. 하지만 때때로 예상하지 못한 오류가 발생할 수 있으며, 그 중 하나가 'AttributeError: 'Pipeline' object has no attribute 'feature_importances_''입니다. 이 오류는 주로 'feature_importances_' 속성에 접근하려 할 때 발생합니다. 이번 블로그 포스트에서는 해당 오류의 원인과 해결 방법을 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'AttributeError: 'Pipeline' object has no attribute 'feature_importances_'' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from.. 2025. 9. 4. sklearn ValueError: The target is not found 오류 해결하기 소개머신러닝 모델을 구축할 때, sklearn 라이브러리에서 'ValueError: The target is not found' 오류가 발생하는 경우가 있습니다. 이는 주로 데이터를 불러오거나 처리할 때 타겟 변수가 올바르게 설정되지 않았을 때 나타납니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 함께 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: The target is not found' 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴볼까요.import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifier# 예시 데.. 2025. 9. 4. sklearn ValueError: The solver 'lbfgs' does not support this problem. 오류 해결하기 소개머신러닝을 수행할 때, Scikit-learn의 Logistic Regression을 사용하면서 'ValueError: The solver 'lbfgs' does not support this problem.'이라는 오류가 발생할 수 있습니다. 이 오류는 보통 입력 데이터의 형태가 맞지 않거나, 잘못된 하이퍼파라미터 설정으로 인해 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법을 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: The solver 'lbfgs' does not support this problem.' 오류가 발생할 수 있는 예시 코드를 확인해 보겠습니다.from sklearn.linear_model import LogisticRegressionimport.. 2025. 9. 3. sklearn ValueError: The 'y' label must be 1d array. 오류 해결하기 소개기계 학습 작업을 진행할 때 'ValueError: The 'y' label must be 1d array.'라는 오류는 자주 발생하는 문제입니다. 이 오류는 주로 'y' 변수, 즉 레이블이 잘못된 차원의 배열일 때 발생합니다. 여기서는 이 오류의 원인과 해결 방법을 자세히 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: The 'y' label must be 1d array.' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionimport numpy as np# 가상의 데이터 생성X = np.arr.. 2025. 9. 3. sklearn ValueError: Size of array must match size of labels 오류 해결하기 소개머신러닝 라이브러리인 scikit-learn을 사용할 때, 종종 'ValueError: Size of array must match size of labels'라는 오류에 직면할 수 있습니다. 이 오류는 일반적으로 특정 배열의 크기가 레이블 배열의 크기와 일치하지 않을 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법을 함께 알아보도록 하겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: Size of array must match size of labels' 오류가 발생할 가능성이 있는 간단한 예시 코드를 같이 살펴보겠습니다.from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as np# 입력 데이터 (X)와 레이블 .. 2025. 9. 3. 이전 1 ··· 10 11 12 13 14 15 16 ··· 27 다음 반응형