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Python/error159

sklearn ValueError: Found array with 0 sample(s) while a minimum of 1 is required. 오류 해결하기 소개Scikit-learn을 사용하다 보면 가끔 'ValueError: Found array with 0 sample(s) while a minimum of 1 is required.'라는 오류를 마주칠 수 있습니다. 이 오류는 주로 입력 데이터가 빈 배열일 때 발생하며, 머신러닝 모델을 학습하거나 예측을 시도할 때 문제를 일으킨다. 이번 블로그 글에서는 이 오류가 발생하는 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드우선, 'ValueError: Found array with 0 sample(s) while a minimum of 1 is required.' 에러가 발생할 수 있는 상황을 보여주는 간단한 예제 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.linear_model import.. 2025. 8. 31.
sklearn ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead. 오류 해결하기 소개scikit-learn을 사용하다 보면 종종 'ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead'라는 오류를 마주칠 수 있습니다. 이 오류는 머신러닝 모델이 예측이나 학습을 위해 2차원 배열을 기대하는데, 1차원 배열을 제공할 때 발생합니다. 이번 블로그 포스트에서는 이 오류에 대해 자세히 알아보고, 문제를 해결할 수 있는 방법들을 제시하겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 해당 오류가 발생하는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as np# 1D 배열 생성X = np.array([1, 2, 3, 4, 5])y = np.array([1, 2, 3, 4,.. 2025. 8. 31.
sklearn ValueError: Could not interpret the input 오류 해결하기 소개머신 러닝에서 데이터 시각화는 피처 간의 관계 및 모델의 성능을 평가하는 중요한 단계입니다. 그러나 종종 'ValueError: Could not interpret the input' 오류가 발생할 수 있습니다. 이 오류는 보통 지정한 데이터의 형식이 예상과 다르거나 이해할 수 없는 경우 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 에러의 원인과 해결 방법을 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드가장 일반적인 시나리오 중 하나는 Pandas DataFrame에서 데이터를 시각화할 때 발생하는 예입니다. 아래 코드를 통해 어떻게 오류가 발생하는지를 살펴보겠습니다.import pandas as pdimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt# 데이터프레임 생성dat.. 2025. 8. 31.
sklearn ValueError: A single label can only be encoded as 0 or 1 오류 해결하기 소개머신러닝을 하다가 'ValueError: A single label can only be encoded as 0 or 1' 오류를 만나는 경우가 종종 있습니다. 이 오류는 주로 이진 분류 문제에서 라벨을 인코딩할 때 발생합니다. 이 글에서는 이 에러가 발생하는 주된 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: A single label can only be encoded as 0 or 1' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 확인해 보겠습니다.from sklearn.preprocessing import LabelEncoder# 라벨 인코더 생성label_encoder = LabelEncoder()# 잘못된 라벨 데이터 예시 (단일 레이블 이상)lab.. 2025. 8. 30.
sklearn TypeError: unhashable type: 'array' 오류 해결하기 소개머신러닝에서 유명한 라이브러리인 Scikit-learn을 사용할 때 'TypeError: unhashable type: 'array'' 오류에 직면할 수 있습니다. 이 오류는 주로 Numpy 배열을 딕셔너리의 키로 사용하려고 할 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이와 관련된 오류의 원인과 해결 방법을 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'TypeError: unhashable type: 'array'' 에러가 발생할 가능성이 있는 간단한 예제 코드를 살펴보겠습니다.import numpy as npfrom sklearn.cluster import KMeans# 데이터를 정의X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])# KMean.. 2025. 8. 30.
sklearn TypeError: must be str, not int 오류 해결하기 소개Scikit-learn을 사용하면서 'TypeError: must be str, not int' 오류에 직면하는 경우가 있습니다. 이 오류는 데이터의 형식이 잘못되었거나, 문자열 대신 정수형을 사용하려고 할 때 발생합니다. 이 블로그 포스트에서는 이러한 오류를 해결하는 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'TypeError: must be str, not int' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.preprocessing import LabelEncoder# 인코더 초기화encoder = LabelEncoder()# 잘못된 형식의 데이터 (정수형)data = [1, 2, 3, 4, 5]# LabelEncoder를 사용하여 데이터 변환en.. 2025. 8. 30.
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