반응형 Python2720 sklearn AttributeError: LabelEncoder 객체에서 fit_transform을 찾을 수 없음 오류 해결하기 소개Python의 scikit-learn 라이브러리를 사용할 때, 'AttributeError: 'LabelEncoder' object has no attribute 'fit_transform'' 오류는 종종 겪는 문제입니다. 이 오류는 'fit_transform' 메서드에 접근하려 할 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 에러의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'AttributeError: 'LabelEncoder' object has no attribute 'fit_transform'' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.preprocessing import LabelEncoder# LabelEncoder 객체 생성le.. 2025. 9. 14. sklearn AttributeError: GridSearchCV 객체에서 best_estimator_를 찾을 수 없음 오류 해결하기 소개사이킷런(Sklearn)에서 GridSearchCV를 사용할 때, 'AttributeError: 'GridSearchCV' object has no attribute 'best_estimator_''라는 오류가 발생할 수 있습니다. 이 오류는 모델 훈련 후 최적의 추정기를 찾으려고 할 때 발생하며, 주로 fit 메서드가 호출되지 않았거나, 훈련 데이터가 비어 있을 때 발생합니다. 오늘은 이 오류의 원인과 해결 방법을 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드다음은 일반적으로 발생할 수 있는 GridSearchCV와 관련된 오류 예시 코드입니다.from sklearn.model_selection import GridSearchCVfrom sklearn.svm import SVCimport numpy as np.. 2025. 9. 14. sklearn ValueError: y는 1차원 배열이어야 함 오류 해결하기 소개딥러닝과 머신러닝 라이브러리 중 하나인 scikit-learn을 사용할 때, 'ValueError: y must be 1 dimensional' 오류는 꽤 흔하게 발생하는 문제입니다. 이 오류는 주로 타겟 데이터 'y'가 2차원 배열로 잘못 지정되었을 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 여러 해결 방법을 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: y must be 1 dimensional' 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionimport numpy as np.. 2025. 9. 14. Plotly의 Figure 객체로 데이터 시각화 시작하기 Plotly의 Figure 객체: 데이터 시각화의 시작데이터 비주얼리제이션의 세계에서 Plotly는 시각적 표현을 통해 데이터를 생생하게 전달할 수 있는 강력한 도구입니다. 이번 포스팅에서는 Figure 객체를 사용하여 데이터 시각화를 시작하는 방법을 소개하겠습니다. 이 객체를 활용하면 복잡한 멀티플롯, 대화형 그래프, 스타일링을 손쉽게 만들 수 있습니다.Plotly Figure 객체 소개Figure 객체는 Plotly에서 그래프를 구성하는 데 필요한 모든 정보를 포함합니다. 이 객체를 통해 데이터와 메타데이터, 레이아웃, 차트 스타일을 조작하여 원하는 대로 시각화를 구성할 수 있습니다.객체 생성 시그니처import plotly.graph_objects as gofig = go.Figure()반환 값:새.. 2025. 9. 14. Candlestick 객체를 활용한 주가 분석하기 Candlestick 객체를 활용한 주가 분석하기: 데이터 시각화의 힘주식 시장의 변동성을 이해하는 것은 투자자에게 있어 매우 중요한 작업입니다. Candlestick 객체는 주가의 개별 데이터를 시각화하는 데 있어 필수적인 요소로, 오랜 역사와 깊이 있는 의미를 지니고 있습니다. 이번 포스팅에서는 matplotlib와 mplfinance 라이브러리를 활용해 Candlestick Chart를 생성하고 이를 통해 주식 데이터를 분석하는 방법에 대해 알아보겠습니다.Candlestick 객체란?Candlestick 객체는 특정 시간 범위 내에서 주가의 시가, 종가, 고가 및 저가를 시각적으로 표현하는 그래프입니다. 이 차트는 주식의 가격 변동을 단순한 선 그래프보다 더 정확하고 직관적으로 보여줘 투자자들이 시.. 2025. 9. 14. Box 객체를 사용한 박스 플롯의 심화 분석 Box 객체를 사용한 박스 플롯의 심화 분석데이터 분석의 세계에서 박스 플롯(Box Plot)은 데이터 분포와 아웃라이어를 시각화하는 데 매우 효과적인 도구입니다. 파이썬의 matplotlib 라이브러리에서 제공하는 Box 객체는 이러한 박스 플롯을 더욱 세밀하고 유연하게 그릴 수 있는 방법을 제공합니다. 이 포스팅에서는 Box 객체를 활용하여 박스 플롯을 생성하고, 데이터를 분석하는 방법을 소개하겠습니다.Box 객체 소개회귀 분석, 데이터의 분포, 그리고 아웃라이어 탐지 등을 위해 Box 객체는 기본적인 박스 플롯을 생성할 수 있으며, 여러 데이터 세트를 비교하는 데도 유용합니다. 이를 통해 데이터의 중앙값, 사분위수, 이상치를 한눈에 확인할 수 있습니다.함수 시그니처Box(data, **kwargs).. 2025. 9. 14. 이전 1 ··· 12 13 14 15 16 17 18 ··· 454 다음 반응형