반응형 Python2528 sklearn TypeError: 'LinearRegression' object is not callable 오류 해결하기 소개Scikit-learn에서 'TypeError: 'LinearRegression' object is not callable' 오류를 경험한 적이 있나요? 이 오류는 주로 LinearRegression 모델을 변수처럼 호출하려고 할 때 발생합니다. 이는 처음 코드를 작성할 때 흔히 저지르는 실수 중 하나입니다. 이 블로그 포스트에서는 이 오류의 원인과 함께 이를 해결하는 방법을 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드우선, 이 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 보겠습니다.from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as np# 데이터 생성X = np.array([[1], [2], [3]])y = np.array([1, 2, 3])# .. 2025. 8. 27. sklearn TypeError: 'DecisionTreeClassifier' object is not a valid estimator 오류 해결하기 소개파이썬의 머신러닝 라이브러리인 scikit-learn을 사용할 때 가끔 'TypeError: 'DecisionTreeClassifier' object is not a valid estimator'라는 오류를 마주할 수 있습니다. 이는 DecisionTreeClassifier 객체가 적절한 추정량이 아니라고 말하는 오류로, 주로 사용하는 객체의 형태나 초기화 방법에 문제가 있을 때 발생합니다. 이번 포스팅에서는 이 오류의 원인과 해결 방법을 알아보도록 하겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저 이 오류가 발생할 수 있는 예시 코드를 살펴보겠습니다. 아래 코드는 DecisionTreeClassifier를 사용하여 학습하려고 시도하지만 오류가 발생합니다.from sklearn.tree import Decision.. 2025. 8. 27. sklearn RuntimeWarning: overflow encountered in exp 오류 해결하기 소개머신러닝을 사용할 때, 종종 모델 훈련이나 예측 과정에서 'RuntimeWarning: overflow encountered in exp'와 같은 경고 메시지를 접할 수 있습니다. 이는 주로 지수 함수(exp) 계산 시 숫자의 범위를 초과할 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이 경고의 원인과 해결 방법을 다루어 보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'RuntimeWarning: overflow encountered in exp' 오류를 발생시킬 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import numpy as npfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression# 가상의 데이터 생성X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])y.. 2025. 8. 27. 교차 검증으로 모델 성능 평가하기 교차 검증으로 모델 성능 평가하기: 최적의 모델을 찾는 여정데이터 과학의 세계에서 모델의 성능을 올바르게 평가하는 것은 무척 중요합니다. 특히 교차 검증은 데이터 샘플에 따른 특정 편향을 피하고, 모델이 일반화할 수 있는 정도를 측정하는 데 도움을 줍니다. 이 포스팅에서는 교차 검증의 개념과 함께 간단한 예제 코드를 소개하겠습니다.교차 검증 소개교차 검증은 주어진 데이터셋을 여러 개의 각기 다른 서브셋으로 나누어 모델을 여러 차례 학습하고 평가하는 기법입니다. 이는 데이터가 주어진 환경에서 얼마나 잘 일반화될 수 있는지를 파악할 수 있게 해줍니다. 가장 일반적으로 사용되는 방법은 K-겹 교차 검증(K-Fold Cross-Validation)입니다.K-겹 교차 검증 설명K-겹 교차 검증은 데이터를 K개의 .. 2025. 8. 27. 클러스터링 평가: Rand 지수 조정 점수 계산 클러스터링 평가: Rand 지수 조정 점수 계산하기클러스터링의 효율성을 평가하는 것은 데이터 분석과 기계 학습에서 매우 중요한 단계입니다. Rand 지수 조정 점수는 두 클러스터링 결과 간의 유사성을 정량적으로 측정하는 방법 중 하나입니다. 이 포스팅에서는 Rand 지수 조정 점수를 계산하는 방법과 Python을 이용한 예제를 소개합니다.Rand 지수 조정 점수란?Rand Index는 두 개의 클러스터링을 비교할 때, 동일한 클러스터에 속하는 데이터 포인트와 서로 다른 클러스터에 속하는 데이터 포인트의 일치를 카운트하여 도출하는 평가 지표입니다. 그러나 Rand 지수 조정 점수는 이 값을 클러스터링의 최대 가능한 경우의 수를 기준으로 조정하여 보다 정확한 평가를 제공합니다.함수 시그니처sklearn.me.. 2025. 8. 27. KNN으로 결측치 대체하기: sklearn.impute.KNNImputer 활용법 KNN으로 결측치 대체하기: sklearn.impute.KNNImputer 활용법데이터 분석에서 결측치는 자주 마주치는 현실입니다. 데이터의 질을 높이고 분석 결과의 신뢰성을 보장하기 위해, 결측치를 적절히 처리하는 것은 매우 중요합니다. scikit-learn의 KNNImputer는 K-최근접 이웃 알고리즘을 활용하여 결측치를 효과적으로 대체할 수 있도록 돕는 매우 유용한 도구입니다. 이 포스팅에서는 KNNImputer의 사용법과 함께 실제 예제를 소개합니다.KNNImputer 소개KNNImputer는 K-최근접 이웃 알고리즘을 밑바탕으로 하는 결측치 처리 기법으로, 주어진 데이터의 다른 유사한 관측값들로부터 결측치를 보완합니다. 이 접근법은 각 관측값의 K개의 가장 가까운 이웃의 평균(또는 다른 통계.. 2025. 8. 27. 이전 1 2 3 4 ··· 422 다음 반응형