반응형 Python2504 라쏘 회귀: sklearn.linear_model.Lasso 활용하기 라쏘 회귀: sklearn.linear_model.Lasso 활용하기머신러닝의 세계에서 라쏘 회귀는 회귀 분석 기법 중 하나로, 변수 선택 및 정규화에 매우 유용합니다. Scikit-learn 라이브러리의 sklearn.linear_model.Lasso 클래스를 활용하여 라쏘 회귀를 손쉽게 구현할 수 있습니다. 이 포스팅에서는 라쏘 회귀의 개념과 Lasso 클래스를 사용하는 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.라쏘 회귀(Lasso Regression)란?라쏘 회귀는 불필요한 변수를 제거하고, 모델의 복잡성을 줄이는 데 도움을 주는 회귀 분석 기법입니다. 이 방식은 L1 정규화를 사용하여 모델을 단순화하고 필요하지 않은 모델 파라미터를 0으로 만들어 변수 선택을 유도합니다. 이를 통해 과적합을 방지하고 모델.. 2025. 8. 11. sklearn RuntimeError: 샘플 수가 0인 배열 발견 오류 해결하기 소개데이터 과학과 머신러닝을 수행할 때, 특히 Scikit-learn 라이브러리를 사용할 때 "RuntimeError: Found array with 0 sample(s) (shape=(0, ...)) while a minimum of 1 is required"라는 오류는 매우 일반적입니다. 이 오류는 훈련이나 검증에 필요한 데이터가 전혀 없을 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 사태가 어떤 상황에서 발생하는지, 그리고 이를 해결하는 방법에 대해 이야기해 보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'RuntimeError: Found array with 0 sample(s)' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.from sklearn.model_selection import train_.. 2025. 8. 10. sklearn NotFittedError: 모델이 아직 피팅되지 않았습니다 오류 해결하기 소개Scikit-learn에서 'NotFittedError: This estimator is not fitted yet'라는 오류는 머신러닝 모델을 사용하여 예측을 시도할 때 자주 발생합니다. 이 오류는 모델이 아직 데이터에 맞춰 훈련되지 않았다는 것을 의미합니다. 이번 블로그 글에서는 이 문제의 원인과 이를 해결하기 위한 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'NotFittedError'가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.from sklearn.linear_model import LogisticRegression# 로지스틱 회귀 모델 생성model = LogisticRegression()# 예측을 시도하는 코드 (모델이 아직 피팅되지 않음)predictions = mode.. 2025. 8. 10. sklearn NameError: 'train_test_split'이 정의되지 않았습니다 오류 해결하기 소개파이썬의 머신러닝 라이브러리 olan scikit-learn을 사용할 때 종종 'NameError: name 'train_test_split' is not defined'라는 오류를 겪을 수 있습니다. 이 오류는 주로 train_test_split 함수를 사용하기 전에 올바르게 import하지 않았기 때문에 발생합니다. 이번 포스트에서는 이 오류의 원인을 파악하고 해결 방법을 함께 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드다음의 코드는 'NameError'가 발생할 수 있는 간단한 예시입니다. 이 코드를 실행하면 어떤 문제가 발생하는지 확인해보세요.from sklearn.model_selection import train_test_split# 예시 데이터 생성X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6].. 2025. 8. 10. 결측치 처리: sklearn.impute.SimpleImputer로 데이터 정리하기 결측치 처리: sklearn.impute.SimpleImputer로 데이터 정리하기결측치는 데이터 분석에서 가장 골치 아픈 문제 중 하나입니다. scikit-learn의 SimpleImputer를 사용하면 결측치를 손쉽게 처리하고, 데이터의 질을 높일 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 SimpleImputer 사용법과 함께 다양한 예제를 통해 데이터 정리의 중요한 기법을 소개합니다.sklearn.impute.SimpleImputer 소개SimpleImputer는 누락된 값을 대체하는 간단하면서도 강력한 도구입니다. 특정 전략(예: 평균, 중앙값, 최빈값 등)을 사용하여 결측치를 대체할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 데이터의 일관성을 유지하고 분석의 정확도를 높일 수 있습니다.클래스 시그니처from sk.. 2025. 8. 10. 특성 선택 기법: sklearn.feature_selection.SelectKBest 사용하기 특성 선택 기법: sklearn.feature_selection.SelectKBest 사용하기데이터 과학과 머신러닝에서는 매우 중요한 단계 중 하나인 특성 선택(Feature Selection)이 있습니다. 이 과정은 모델의 성능을 향상시키고, 과적합(overfitting)을 피하는 데 매우 유용합니다. sklearn.feature_selection.SelectKBest은 유용한 특성만을 선택하는 강력한 도구로, 데이터에서 가장 중요한 특성을 식별하는 데 도움을 줍니다.SelectKBest 소개SelectKBest는 주어진 입력 데이터에서 상위 K개의 특성을 선택하는 기법으로, 다양한 통계적 테스트를 바탕으로 특성을 평가합니다. 이 기법은 간단하면서도 효과적이어서 널리 사용됩니다.클래스 시그니처from .. 2025. 8. 10. 이전 1 ··· 8 9 10 11 12 13 14 ··· 418 다음 반응형