반응형 Python2720 sklearn RuntimeError: 샘플 수와 타겟 수가 일치해야 하는 오류 해결하기 소개Scikit-learn에서 머신러닝 모델을 훈련할 때 'RuntimeError: 샘플 수와 타겟 수가 일치해야 합니다'라는 오류가 발생하는 경우가 종종 있습니다. 이 오류는 보통 입력 데이터와 목표 값(target) 데이터의 길이가 맞지 않을 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법을 살펴볼 것입니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'RuntimeError: 샘플 수와 타겟 수가 일치해야 합니다' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as np# 데이터 생성X = n.. 2025. 9. 18. sklearn NotFittedError: 훈련되지 않은 모델 오류 해결하기 소개Scikit-learn을 사용하다가 'NotFittedError: This KNeighborsClassifier instance is not fitted yet'와 같은 오류를 만났다면, 이는 모델이 학습되지 않았음을 나타냅니다. 모델을 훈련시키지 않고 예측을 시도할 때 자주 발생하는 오류입니다. 이번 블로그 글에서는 이러한 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'NotFittedError'가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier# KNeighborsClassifier 인스턴스 생성model = KNeighborsClassifier()# 예측 시도 (훈련하지 않음.. 2025. 9. 18. sklearn NameError: train_test_split 정의되지 않음 오류 해결하기 소개Scikit-learn을 사용할 때 'NameError: name 'train_test_split' is not defined'라는 에러를 만날 수 있습니다. 이 오류는 'train_test_split' 함수를 호출하려고 했지만, 해당 함수가 정의되지 않았거나 불러오지 않았을 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드아래는 'NameError: name 'train_test_split' is not defined' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드입니다.from sklearn.datasets import load_iris# 데이터 로드data = load_iris()X = data.datay = data.target# 데이터를 .. 2025. 9. 18. Indicator 객체로 KPI 대시보드 만들기 KPI 대시보드 만들기: Indicator 객체로 성과 지표 시각화하기비즈니스의 성공을 측정하는 데 있어 KPI(Key Performance Indicator)는 필수적인 도구입니다. 오늘은 파이썬의 Indicator 객체를 사용하여 어떻게 KPI 대시보드를 효율적으로 만들 수 있는지 살펴보겠습니다. 이 글에서 제공하는 정보는 여러분의 데이터 시각화를 한층 더 강화할 것입니다.Indicator 객체 소개Indicator 객체는 데이터 시각화를 통해 주요 성과 지표를 간단하게 표시할 수 있는 유용한 도구입니다. 이 객체는 대시보드에서 KPI를 쉽게 파악할 수 있도록 시각적으로 돋보이게 만들어줍니다.사용 예시 및 필요 패키지KPI 대시보드를 구현하기 위해서는 Dash와 Plotly와 같은 라이브러리가 필요합.. 2025. 9. 18. Heatmap 객체로 데이터 간의 관계 분석하기 Heatmap 객체로 데이터 간의 관계 분석하기데이터 분석의 세계에서, Heatmap은 상관관계와 데이터 간의 관계를 시각적으로 표현하는 매력적인 도구입니다. seaborn 라이브러리를 사용하여 우리는 핫한 시각화를 통해 복잡한 데이터의 패턴을 쉽게 이해할 수 있습니다. 이 포스팅에서는 Heatmap 객체를 활용하여 데이터 간의 관계를 분석하는 방법에 대해 알아보겠습니다.Heatmap 객체 소개Heatmap은 두 변수 간의 관계를 색상으로 나타내며, 대량의 정보를 직관적으로 전달할 수 있는 강력한 시각화 방법입니다. 헤트맵을 통해 데이터의 상관관계나 빈도수, 중요한 패턴을 직관적으로 이해할 수 있습니다. 이 도구는 데이터 과학자와 분석가들에게 매우 유용한 자산이 됩니다.Heatmap 사용 예제다음 단계들.. 2025. 9. 18. Plotly 그래프를 JSON 형식으로 저장하기 Plotly 그래프를 JSON 형식으로 저장하는 방법Plotly는 데이터 시각화를 위한 강력한 라이브러리입니다. 복잡한 데이터도 직관적으로 이해할 수 있는 그래프를 손쉽게 만들 수 있습니다. 이 포스팅에서는 Plotly로 생성한 그래프를 JSON 형식으로 저장하는 방법을 소개하겠습니다. JSON 형식으로 저장하면 그래프 데이터를 다른 시스템이나 애플리케이션과 쉽게 공유할 수 있습니다.Plotly 그래프 JSON 저장 방법 소개Plotly는 생성한 그래프의 속성과 데이터 구조를 JSON 형식으로 변환하여 저장할 수 있는 기능을 제공합니다. 간단한 코드와 함께 이 과정을 살펴보겠습니다.함수 시그니처plotly.io.write_json(fig, 'file_path.json')매개변수:fig: 저장할 Plotl.. 2025. 9. 18. 이전 1 ··· 9 10 11 12 13 14 15 ··· 454 다음 반응형