반응형 Python2510 그래디언트 부스팅 분류기: sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier 소개 그래디언트 부스팅 분류기: sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier 소개분류 문제의 세계에서 한 걸음 더 나아가고 싶으신가요? 그래디언트 부스팅은 뛰어난 예측 성능으로 주목받고 있는 기법입니다. sklearn.ensemble 모듈에 포함된 GradientBoostingClassifier는 명확하고 강력한 분류기를 제공하여, 여러분의 데이터 분석을 새로운 차원으로 끌어올립니다. 이 포스트에서는 GradientBoostingClassifier의 기능과 사용법을 살펴보겠습니다.GradientBoostingClassifier 소개GradientBoostingClassifier는 여러 개의 약한 학습기를 결합하여 강력한 예측 모델을 만들어내는 앙상블 학습 방법입니다. 주로 결.. 2025. 8. 9. sklearn IndexError: 인덱스가 범위를 초과하는 오류 해결하기 소개파이썬의 머신러닝 라이브러리인 scikit-learn을 사용하다가 'IndexError: index out of bounds' 에러를 자주 만나게 됩니다. 이 오류는 배열이나 리스트의 인덱스가 허용된 범위를 초과했을 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이 오류가 어떤 상황에서 발생하는지, 그리고 이를 해결하는 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'IndexError'가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.datasets import load_iris# iris 데이터셋 로드data = load_iris()X, y = data.data, data.target# 데이터 인덱스 초과 접근print(X[5]) # X는 150개의 샘플을 가진 배열입니다.. 2025. 8. 8. sklearn ImportError: 'NotFittedError' 속성이 없다는 오류 해결하기 소개머신러닝 작업을 진행하는 동안, 종종 'ImportError: 'NotFittedError' 속성이 없습니다'라는 오류에 직면하게 됩니다. 이는 특정 모델을 훈련시키기 전에 예측을 시도할 때 발생하는 문제로, 주로 'NotFittedError'라는 클래스를 사용하려고 하지만 해당 클래스가 라이브러리에 없다는 것을 의미합니다. 이번 블로그 글에서는 이 에러가 발생하는 이유와 이를 해결할 수 있는 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ImportError: 'NotFittedError' 속성이 없습니다'라는 오류가 발생하는 간단한 코드 예시를 살펴보겠습니다.from sklearn.linear_model import LogisticRegression# 모델 생성model = Logisti.. 2025. 8. 8. sklearn ImportError: 'plot_confusion_matrix' 가져오기를 실패하는 오류 해결하기 소개머신러닝을 하다 보면, sklearn 라이브러리의 plot_confusion_matrix 함수를 사용하려고 할 때 'ImportError: 'plot_confusion_matrix'' 에러가 발생할 수 있습니다. 이 오류는 주로 plot_confusion_matrix가 사용하려는 버전에서 지원되지 않을 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 에러의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드다음은 'ImportError: 'plot_confusion_matrix' 가져오기를 실패하는' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드입니다.from sklearn.metrics import plot_confusion_matriximport numpy as npimport matplotlib.p.. 2025. 8. 8. AdaBoost 분류기: sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier 활용하기 AdaBoost 분류기: sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier 활용하기기계 학습의 마법 같은 세계에 오신 것을 환영합니다! 오늘은 AdaBoost라는 강력한 앙상블 학습 기법과 함께, sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier로 문제를 해결하는 방법을 알아보겠습니다. 이 포스팅에서는 AdaBoost 분류기의 원리와 실제 사용 예제를 소개할 것입니다.AdaBoost 분류기 소개AdaBoostClassifier는 여러 개의 약한 학습기를 결합하여 강력한 분류기를 만드는 메타 알고리즘입니다. 각 학습기는 이전 학습기의 실수를 보완하는 방식으로 학습하며, 이렇게 쌓인 결과는 하나의 먼지처럼 가벼운 알고리즘을 매끄럽게 만들어 줍니다. 이로 인해 데이터 특징을 포착하.. 2025. 8. 8. 주성분 분석: sklearn.decomposition.PCA로 차원 축소하기 주성분 분석: sklearn.decomposition.PCA로 차원 축소하기주성분 분석 (PCA)는 데이터의 차원을 효율적으로 축소하는 강력한 기법입니다. 이 방법은 고차원 데이터를 더 낮은 차원으로 변환하면서도 원본 데이터의 변동성을 최대한 보존하려고 합니다. 특히 데이터 시각화, 노이즈 제거, 그리고 머신 러닝 모델의 성능 향상을 위해 매우 유용합니다. 이번 포스팅에서는 sklearn.decomposition.PCA를 사용하여 차원 축소를 수행하는 방법과 함께 실제 예제를 살펴보겠습니다.PCA란 무엇인가?PCA는 고차원 데이터에서 주성분(Principal Components)이라고 불리는 새로운 축을 생성하여 데이터의 분산을 극대화하는 방향으로 변환하는 방법입니다. 이러한 주성분은 기존 변수들의 선형.. 2025. 8. 8. 이전 1 ··· 11 12 13 14 15 16 17 ··· 419 다음 반응형