반응형 Python/error159 sklearn ValueError: 테스트 크기가 0보다 커야할 경우 오류 해결하기 소개머신러닝 프로젝트를 진행하면서, 데이터를 훈련용과 테스트용으로 나누는 과정에서 다음과 같은 에러 메시지를 마주할 수 있습니다: 'ValueError: The test size = 0 should be greater than 0.' 이 에러는 주로 데이터의 크기가 너무 작거나, 테스트 세트의 크기가 잘못 설정된 경우 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 문제의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError'가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.from sklearn.model_selection import train_test_splitimport numpy as np# 작은 데이터셋 생성data = np.array([[1], [2], [3]])lab.. 2025. 9. 23. sklearn ValueError: 배열의 형태가 맞지 않는 오류 해결하기 소개Scikit-learn 라이브러리를 사용하다 보면 'ValueError: shapes of arrays do not match' 오류가 발생할 수 있습니다. 이 오류는 주로 배열의 크기나 형태가 맞지 않을 때 발생합니다. 예를 들어, 훈련 데이터와 레이블의 차원이 일치하지 않을 때 발생할 수 있습니다. 본 블로그에서는 이 오류가 발생하는 이유와 해결 방법에 대해 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: shapes of arrays do not match' 에러가 발생할 만한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as np# 훈련 데이터 생성 (3개의 샘플, 2개 특징)X_tra.. 2025. 9. 23. sklearn ValueError: n_neighbors는 0보다 커야합니다 오류 해결하기 소개머신러닝 라이브러리인 scikit-learn을 사용할 때 흔히 겪는 'ValueError: n_neighbors는 0보다 커야합니다'라는 에러는 K-최근접 이웃(knn) 모델을 설정할 때 발생합니다. 이는 사용자가 n_neighbors 매개변수를 0 또는 음수 값으로 설정했을 때 나타나는 오류입니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법을 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: n_neighbors는 0보다 커야합니다' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier# KNeighborsClassifier 모델 생성 시 n_neighbors를 0으로 설정model = .. 2025. 9. 23. sklearn ValueError: 샘플이 없는 배열 오류 해결하기 소개머신러닝을 시작하면서 'ValueError: Found array with 0 sample(s) (shape=(0,))'라는 오류 메시지를 마주한 적이 있을 것입니다. 이 경우는 주로 모델을 훈련시키거나 평가할 때 입력 데이터가 비어 있어서 발생하게 됩니다. 이 글에서는 이 오류가 발생하는 원인과 해결 방법을 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: Found array with 0 sample(s) (shape=(0,))' 에러가 발생할 것으로 예상되는 간단한 예시 코드를 보겠습니다.from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as np# 빈 배열로 모델 생성X = np.array([]).reshape(0, 1.. 2025. 9. 22. sklearn ValueError: 적어도 하나의 배열 또는 dtype이 필요함 오류 해결하기 소개Scikit-learn에서 발생하는 'ValueError: at least one array or dtype is required' 오류는 종종 데이터가 제대로 준비되지 않았을 때 발생하는 문제입니다. 이 오류는 주로 모델 훈련이나 예측을 시도할 때, 입력 데이터가 비어있거나 형식이 잘못된 경우에 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 에러의 발생 원인과 해결 방법에 대해 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: at least one array or dtype is required' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 보겠습니다.from sklearn.linear_model import LinearRegression# 모델 생성model = LinearRegression.. 2025. 9. 22. sklearn UserWarning: 유효한 특징 이름 없음 경고 해결하기 소개머신러닝을 수행하는 동안, 특히 scikit-learn 라이브러리를 사용할 때, 'UserWarning: 유효한 특징 이름 없음' 경고는 자주 나타나는 경고 중 하나입니다. 이 문제는 대개 입력 데이터의 형식이 예상과 다를 때 발생합니다. 이 글에서는 이 경고의 원인과 해결 방법을 알아보겠습니다.경고 발생 예시 코드다음은 'UserWarning: 유효한 특징 이름 없음' 경고가 발생할 가능성이 있는 코드입니다. 이 예시를 살펴보며 어떤 문제로 인해 경고가 발생하는지 알아볼까요?from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression# Iris 데이터셋 로드iris = load_iris()X, y =.. 2025. 9. 22. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 27 다음 반응형