반응형 Python2510 텍스트 데이터 전처리: sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer 사용하기 텍스트 데이터 전처리: sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer 사용하기텍스트 데이터는 머신러닝에서 중요한 역할을 합니다. 그러나 원시 텍스트 데이터를 효과적으로 처리하지 않으면 모델의 성능이 저하될 수 있습니다. 이 포스팅에서는 Scikit-learn의 CountVectorizer를 통해 텍스트 데이터를 전처리하는 방법에 대해 알아보겠습니다.CountVectorizer 소개텍스트 데이터 전처리 과정의 첫걸음은 원시 텍스트를 숫자 벡터로 변환하는 것입니다. CountVectorizer는 주어진 텍스트에서 단어의 빈도를 계산하고, 이를 바탕으로 문서-단어 행렬을 생성하여 머신러닝 모델에 투입할 수 있는 형식으로 변환합니다. 이를 통해 언어의 의미를 기계가 이해할.. 2025. 8. 10. sklearn KeyError: 'target' 오류 해결하기 소개파이썬의 머신러닝 라이브러리인 scikit-learn을 사용할 때 'KeyError: 'target'' 에러는 꽤나 흔히 발생하는 문제입니다. 이 오류는 종종 데이터셋에서 'target' 키를 찾으려 할 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'KeyError: 'target'' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.datasets import load_iris# 아이리스 데이터셋 로드data = load_iris()# 'target' 키 접근 시도labels = data['target']print(labels)에러 해결 방법1. 올바른 데이터 구조 확인첫 번째로, 데이터가 올바른 구조.. 2025. 8. 9. sklearn KeyError: 'n_neighbors' 오류 해결하기 소개Scikit-learn을 사용하면서 'KeyError: 'n_neighbors'' 오류가 발생할 수 있습니다. 이 에러는 주로 모델의 하이퍼파라미터를 잘못 지정했거나, 데이터 처리를 하는 도중 문제가 발생했을 때 나타납니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법을 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'KeyError: 'n_neighbors''가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier# KNN 모델 생성knn = KNeighborsClassifier()# 파라미터 설정knn.set_params(n_neighborrs=5) # 오타 발생print(knn.get_params())에러 해결.. 2025. 8. 9. sklearn KeyError: 'feature_name' 오류 해결하기 소개기계 학습 프레임워크인 scikit-learn을 사용할 때 종종 마주치는 오류 중 하나가 'KeyError: 'feature_name''입니다. 이 오류는 주로 데이터프레임의 열 이름을 잘못 참조할 때 발생합니다. 그래서 이 글에서는 이러한 에러가 발생하는 원인과 이를 해결하기 위한 방법에 대해 이야기해보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'KeyError: 'feature_name'' 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.import pandas as pdfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifier# 데이터프레임 생성data = {'feature_1': [1, 2, 3], 'feature_2': [4, 5, 6]}df = pd.Data.. 2025. 8. 9. 스태킹 모델: sklearn.ensemble.StackingClassifier 사용하기 스태킹 모델: sklearn.ensemble.StackingClassifier 사용하기기계 학습에서 모델의 성능을 극대화하는 방법 중 하나는 스태킹 모델(Stacking Model)을 활용하는 것입니다. 스태킹 모델은 여러 개의 다른 모델(기본 모델)을 결합하여 더 나은 예측력을 가진 메타 모델(Regrssor or Classifier)을 만드는 기술입니다. 이 포스팅에서는 sklearn.ensemble.StackingClassifier를 이용한 스태킹 모델의 사용법과 예제를 소개합니다.StackingClassifier 소개StackingClassifier는 여러 개의 기본 분류기를 쌓아 올린 뒤, 최종적으로 그 예측을 결합하여 결과를 도출합니다. 이 방법은 각각의 모델이 가진 장점을 살리고, 여러 모델.. 2025. 8. 9. 랜덤 포레스트 분류기: sklearn.ensemble.RandomForestClassifier 사용하기 랜덤 포레스트 분류기: sklearn.ensemble.RandomForestClassifier 사용하기파이썬의 scikit-learn 라이브러리는 머신러닝 모델을 만들고 평가하는 데에 매우 유용한 도구입니다. 그중에서도 RandomForestClassifier는 다양한 문제를 해결할 수 있는 강력한 앙상블 학습 기법입니다. 이 포스팅에서는 RandomForestClassifier를 사용하는 방법과 함께 실습 예제를 소개하겠습니다.랜덤 포레스트 분류기란?RandomForestClassifier는 여러 개의 결정 트리를 결합하여 최종 예측을 생성하는 알고리즘입니다. 각 트리는 훈련 데이터의 랜덤 샘플을 기반으로 하여 만들어지며, 분류 문제를 해결하기 위해 개별 트리에서 나온 예측의 투표 결과를 종합합니다. .. 2025. 8. 9. 이전 1 ··· 10 11 12 13 14 15 16 ··· 419 다음 반응형