반응형 Python/error18 sklearn ImportError: 'Pipeline' 가져오기를 실패하는 오류 해결하기 소개파이썬의 머신러닝 라이브러리인 scikit-learn을 사용할 때, 'ImportError: cannot import name 'Pipeline'' 오류가 발생하는 경우가 종종 있습니다. 이는 G과 J처럼 전혀 다른 동물의 동작을 시키려 할 때 보여주는 불편한 진실입니다. 이 블로그에서는 이 오류에서 벗어나기 위한 방법들을 이야기해보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ImportError: cannot import name 'Pipeline'' 에러가 발생할 만한 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.pipeline import Pipeline# 임의의 파라미터 정의pipeline = Pipeline(steps=[('step1', 'dummy_step')])print(pipeli.. 2025. 8. 7. sklearn AttributeError: 'StandardScaler' 객체에 'fit_transform'이 없습니다 오류 해결하기 소개Scikit-learn에서 'StandardScaler' 객체를 사용할 때 'AttributeError: 'StandardScaler' 객체에 'fit_transform'이 없습니다'라는 오류가 발생하는 것은 드물지 않습니다. 이 문제는 보통 'StandardScaler'의 메서드가 올바르게 호출되지 않았을 때 발생합니다. 이 포스트에서는 이 오류의 원인과 그 해결 방법에 대해 이야기해 보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.preprocessing import StandardScaler# StandardScaler 인스턴스 생성scaler = StandardScaler()# fit_transform 메서드 호출하기scal.. 2025. 8. 7. sklearn AttributeError: 'Pipeline' 객체에 'predict'가 없습니다 오류 해결하기 소개Scikit-learn의 Pipeline 객체를 활용하다가 'AttributeError: 'Pipeline' object has no attribute 'predict'' 에러가 발생하는 경우가 종종 있습니다. 이 오류는 Pipeline 객체에 predict 메서드를 호출하려 할 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이와 같은 에러의 원인 및 해결 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'AttributeError: 'Pipeline' object has no attribute 'predict'' 에러를 일으킬 수 있는 간단한 예제 코드를 살펴봅시다.from sklearn.pipeline import Pipelinefrom sklearn.linear_model import Logi.. 2025. 8. 7. sklearn AttributeError: 'LabelEncoder' 객체에 'inverse_transform'이 없습니다 오류 해결하기 소개스캐ikit-learn에서 'LabelEncoder'를 사용할 때, 가끔 'AttributeError: 'LabelEncoder' 객체에 'inverse_transform'이 없습니다'라는 오류를 만나게 될 수 있습니다. 이 오류는 'inverse_transform' 메서드를 사용하려고 했지만, 해당 메서드가 존재하지 않을 때 발생합니다. 이 블로그에서는 이 오류를 유발하는 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'AttributeError: 'LabelEncoder' 객체에 'inverse_transform'이 없습니다' 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.from sklearn.preprocessing import LabelEncoder# LabelEn.. 2025. 8. 6. sklearn AttributeError: 'KMeans' 객체에 'fit'이 없습니다 오류 해결하기 소개파이썬의 머신러닝 라이브러리인 scikit-learn을 사용하다가 'AttributeError: 'KMeans' 객체에 'fit'이 없습니다' 에러가 발생하는 경우 종종 볼 수 있는 문제입니다. 이 에러는 KMeans 객체에서 fit 메서드를 호출하려 할 때 발생하게 됩니다. 이번 블로그 글에서는 이러한 에러의 원인과 해결 방법을 자세히 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'AttributeError: 'KMeans' 객체에 'fit'이 없습니다' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 확인해보겠습니다.from sklearn.cluster import KMeans# KMeans 객체 생성kmeans = KMeans(n_clusters=3)# fit 메서드 호출 시 오류 발생kmeans.fit.. 2025. 8. 6. sklearn AttributeError: 'GridSearchCV' 객체에 'cv_results_'가 없습니다 오류 해결하기 소개작업을 자동화하는 데 있어 모델 튜닝은 매우 중요한 과정입니다. 특히, Scikit-learn에서 제공하는 'GridSearchCV'는 최적의 하이퍼파라미터 조합을 찾는 데 유용한 도구입니다. 그러나 가끔 'AttributeError: 'GridSearchCV' 객체에 'cv_results_'가 없습니다'라는 오류가 발생할 수 있습니다. 이 블로그 글에서는 이 오류가 발생하는 이유와 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'cv_results_' 속성에 접근하려는 코드 예시를 살펴보겠습니다. 이 코드는 특정 조건을 충족하지 않을 때 오류가 발생합니다.from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import .. 2025. 8. 6. 이전 1 2 3 다음 반응형