반응형 Python/error159 sklearn AttributeError: LabelEncoder 객체에서 fit_transform을 찾을 수 없음 오류 해결하기 소개Python의 scikit-learn 라이브러리를 사용할 때, 'AttributeError: 'LabelEncoder' object has no attribute 'fit_transform'' 오류는 종종 겪는 문제입니다. 이 오류는 'fit_transform' 메서드에 접근하려 할 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 에러의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'AttributeError: 'LabelEncoder' object has no attribute 'fit_transform'' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.preprocessing import LabelEncoder# LabelEncoder 객체 생성le.. 2025. 9. 14. sklearn AttributeError: GridSearchCV 객체에서 best_estimator_를 찾을 수 없음 오류 해결하기 소개사이킷런(Sklearn)에서 GridSearchCV를 사용할 때, 'AttributeError: 'GridSearchCV' object has no attribute 'best_estimator_''라는 오류가 발생할 수 있습니다. 이 오류는 모델 훈련 후 최적의 추정기를 찾으려고 할 때 발생하며, 주로 fit 메서드가 호출되지 않았거나, 훈련 데이터가 비어 있을 때 발생합니다. 오늘은 이 오류의 원인과 해결 방법을 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드다음은 일반적으로 발생할 수 있는 GridSearchCV와 관련된 오류 예시 코드입니다.from sklearn.model_selection import GridSearchCVfrom sklearn.svm import SVCimport numpy as np.. 2025. 9. 14. sklearn ValueError: y는 1차원 배열이어야 함 오류 해결하기 소개딥러닝과 머신러닝 라이브러리 중 하나인 scikit-learn을 사용할 때, 'ValueError: y must be 1 dimensional' 오류는 꽤 흔하게 발생하는 문제입니다. 이 오류는 주로 타겟 데이터 'y'가 2차원 배열로 잘못 지정되었을 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 여러 해결 방법을 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: y must be 1 dimensional' 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionimport numpy as np.. 2025. 9. 14. sklearn ValueError: 다중 클래스 여기서 평균이 이진으로 설정된 오류 해결하기 소개Machine Learning의 세계에서, scikit-learn을 사용할 때 종종 발생하는 오류 중 하나는 'ValueError: 다중 클래스에서 평균이 이진으로 설정되었습니다.'입니다. 이 에러는 주로 다중 클래스 문제에서 이진 분류 지표(예: AUC, F1 Score 등)를 계산하려 할 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 발생 원인과 이를 해결하는 여러 방법을 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드다중 클래스 문제에서 이진 지표를 사용한 경우 발생할 수 있는 오류를 보여주는 간단한 코드를 살펴보세요.from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.ens.. 2025. 9. 13. sklearn ValueError: 배열의 형태 맞지 않는 오류 해결하기 소개머신러닝을 구현할 때, scikit-learn 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 그러나 한 가지 흔한 오류는 ValueError: Shapes of arrays in the model do not match입니다. 이 오류는 주로 데이터의 차원이나 형태가 맞지 않을 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법을 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, ValueError가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 확인해 보겠습니다.from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as np# 잘못된 형태의 입력 데이터X = np.array([[1, 2], [3, 4]])y = np.array([[1, 2], [3, 4], [.. 2025. 9. 13. sklearn ValueError: 샘플 수가 0인데 이웃의 수가 1 이상이어야 함 오류 해결하기 소개머신러닝 라이브러리인 scikit-learn을 사용할 때, 'ValueError: n_neighbors=1 must be in `range(1, n_samples)`'와 같은 에러에 봉착할 수 있습니다. 이는 주로 데이터셋에 샘플이 전혀 없는데도 이웃의 수를 설정하려 할 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 에러의 원인과 해결 방법을 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드아래의 코드는 이 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시입니다. 빈 데이터셋을 사용하고, 이웃의 수를 설정하려고 할 때 에러가 발생합니다.from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier# 빈 데이터셋X_train = []y_train = []# KNeighborsClassifier 모델 생성mo.. 2025. 9. 13. 이전 1 ··· 5 6 7 8 9 10 11 ··· 27 다음 반응형