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Python2720

sklearn ImportError: DecisionTreeClassifier 가져오기 오류 해결하기 소개'ImportError: cannot import name 'DecisionTreeClassifier' from 'sklearn.tree'' 오류는 종종 Scikit-learn 라이브러리에서 DecisionTreeClassifier 클래스를 가져오려고 할 때 발생하는 문제입니다. 이 오류는 여러 이유로 인해 발생할 수 있으며, 여기서는 그 원인과 해결 방법을 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ImportError: cannot import name 'DecisionTreeClassifier' from 'sklearn.tree'' 에러가 발생할 수 있는 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier# DecisionTreeCla.. 2025. 9. 16.
sklearn AttributeError: StandardScaler 객체에서 inverse_transform을 찾을 수 없음 오류 해결하기 소개머신러닝에서 데이터 전처리는 매우 중요한 단계입니다. 특히 StandardScaler를 사용하여 데이터를 스케일링하는 경우가 많습니다. 그러나 가끔 AttributeError: 'StandardScaler' object has no attribute 'inverse_transform' 이라는 오류를 만날 수 있습니다. 이는 주로 객체의 메서드에 대한 잘못된 접근으로 인해 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류가 발생하는 이유와 이를 해결하는 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, inverse_transform 메서드에 접근하려다 발생할 수 있는 오류의 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.preprocessing import StandardScalerimport.. 2025. 9. 16.
sklearn AttributeError: Pipeline 객체에서 predict_proba를 찾을 수 없음 오류 해결하기 소개머신러닝 작업에서 sklearn의 Pipeline 객체를 사용할 때 'AttributeError: 'Pipeline' object has no attribute 'predict_proba'' 에러가 발생하는 경우가 종종 있습니다. 이 오류는 파이프라인의 마지막 단계가 확률 예측을 지원하지 않을 때 발생합니다. 이번 글에서는 이 에러의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 이 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.pipeline import Pipelinefrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.datasets import make_regression# 샘플 데이.. 2025. 9. 16.
Figure.data로 그래프의 데이터 접근하기 Figure.data: 그래프 데이터에 접근하기Matplotlib는 파이썬에서 강력한 데이터 시각화 도구 중 하나입니다. 그중 Figure.data 속성을 활용하면 그려진 그래프의 데이터에 직접 접근할 수 있습니다. 오늘은 Figure.data를 사용하여 그래프의 데이터를 어떻게 확인하고 조작할 수 있는지 알아보도록 하겠습니다.Figure.data 소개Figure.data 속성은 Matplotlib의 Figure 객체에서 사용되는 데이터를 서버 역할을 하며, 이는 데이터 시각화를 보다 유연하게 만들어줍니다. 그래프의 데이터에 직접 접근하게 되면 해당 데이터를 기반으로 추가적인 분석이나 수정 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.속성 시그니처figure.data반환 값:지정된 Figure 객체에 존재하는 데이터.. 2025. 9. 16.
add_trace로 새로운 데이터 시리즈 추가하기 Plotly의 add_trace 함수: 새로운 데이터 시리즈 추가하기데이터 시각화는 데이터 과학의 중요한 부분입니다. Plotly는 인터랙티브한 그래프를 만들 수 있도록 도와주는 훌륭한 라이브러리입니다. 그 중에서 add_trace 함수는 기존 그래프에 새로운 데이터 시리즈를 추가하는 데 사용됩니다. 이 포스팅에서는 add_trace 함수의 사용법과 그에 대한 예제를 소개하겠습니다.add_trace 함수 소개add_trace 함수는 plotly.graph_objects 모듈에서 다양한 형태의 차트를 구성할 수 있는 메서드입니다. 이 함수를 통해 여러 가지 데이터 시리즈를 하나의 그래프에 추가할 수 있어, 복잡한 데이터 관계를 쉽게 시각화할 수 있습니다.함수 시그니처add_trace(trace)매개변수:t.. 2025. 9. 16.
add_annotation으로 그래프에 주석 추가하기 Matplotlib의 add_annotation으로 그래프에 주석 추가하기데이터 시각화는 정보를 효과적으로 전달하는 데 중요한 역할을 합니다. 파이썬의 Matplotlib 라이브러리를 사용하면 데이터를 시각적으로 표현할 수 있을 뿐만 아니라, add_annotation 메소드를 통해 그래프에 주석을 달아 더욱 풍부한 정보를 제공할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 add_annotation 메소드를 활용하여 그래프에 주석을 추가하는 방법과 실용적인 예제 코드를 소개합니다.add_annotation 메소드 소개add_annotation 메소드는 Matplotlib을 사용하여 그래프에 특정 데이터 포인트를 강조할 수 있게 해 줍니다. 주석은 텍스트로 추가되며, 시각적으로 데이터의 의미를 드러내는 데 도움을 줍.. 2025. 9. 16.
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