반응형 Python2720 sklearn ValueError: 다중 클래스 여기서 평균이 이진으로 설정된 오류 해결하기 소개Machine Learning의 세계에서, scikit-learn을 사용할 때 종종 발생하는 오류 중 하나는 'ValueError: 다중 클래스에서 평균이 이진으로 설정되었습니다.'입니다. 이 에러는 주로 다중 클래스 문제에서 이진 분류 지표(예: AUC, F1 Score 등)를 계산하려 할 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 발생 원인과 이를 해결하는 여러 방법을 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드다중 클래스 문제에서 이진 지표를 사용한 경우 발생할 수 있는 오류를 보여주는 간단한 코드를 살펴보세요.from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.ens.. 2025. 9. 13. sklearn ValueError: 배열의 형태 맞지 않는 오류 해결하기 소개머신러닝을 구현할 때, scikit-learn 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 그러나 한 가지 흔한 오류는 ValueError: Shapes of arrays in the model do not match입니다. 이 오류는 주로 데이터의 차원이나 형태가 맞지 않을 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법을 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, ValueError가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 확인해 보겠습니다.from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as np# 잘못된 형태의 입력 데이터X = np.array([[1, 2], [3, 4]])y = np.array([[1, 2], [3, 4], [.. 2025. 9. 13. sklearn ValueError: 샘플 수가 0인데 이웃의 수가 1 이상이어야 함 오류 해결하기 소개머신러닝 라이브러리인 scikit-learn을 사용할 때, 'ValueError: n_neighbors=1 must be in `range(1, n_samples)`'와 같은 에러에 봉착할 수 있습니다. 이는 주로 데이터셋에 샘플이 전혀 없는데도 이웃의 수를 설정하려 할 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 에러의 원인과 해결 방법을 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드아래의 코드는 이 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시입니다. 빈 데이터셋을 사용하고, 이웃의 수를 설정하려고 할 때 에러가 발생합니다.from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier# 빈 데이터셋X_train = []y_train = []# KNeighborsClassifier 모델 생성mo.. 2025. 9. 13. Bar 객체로 막대 그래프의 다양한 변형 만들기 Matplotlib의 Bar 객체: 다양한 막대 그래프 변형 만들기파이썬의 Matplotlib 라이브러리는 데이터 시각화를 위한 강력한 도구입니다. 특히 Bar 객체를 사용하면 다양하고 매력적인 막대 그래프를 생성할 수 있습니다. 이 포스팅에서는 Bar 객체를 활용하여 막대 그래프의 다양한 변형을 만드는 방법을 소개합니다.Bar 객체 소개Bar 객체는 Matplotlib에서 제공하는 막대 그래프를 생성하는 기본 클래스입니다. 이 클래스를 활용하면 수치 데이터의 분포를 쉽게 시각화하고, 비교를 통해 데이터의 인사이트를 도출할 수 있습니다.막대 그래프의 기본 구조import matplotlib.pyplot as plt# 데이터 준비categories = ['A', 'B', 'C', 'D']values = [.. 2025. 9. 13. Plotly Express의 treemap 함수로 데이터 시각화하기 Plotly Express의 treemap 함수로 데이터 시각화하기데이터 시각화는 복잡한 정보를 직관적으로 전달하는 중요한 방법입니다. 파이썬의 Plotly Express 라이브러리는 이러한 시각화를 간단하게 만들어주는 도구 중 하나입니다. 그 중 treemap 함수는 계층적 데이터를 시각적으로 표현하는 데 적합한 도구입니다. 이 포스팅에서는 treemap 함수의 사용법과 실용적인 예제를 소개하겠습니다.Plotly Express의 treemap 함수 소개treemap 함수는 데이터의 계층 구조를 나타내기 위해 사각형 영역을 사용하여 관계를 시각화합니다. 이를 통해 큰 데이터 세트에서도 중요한 패턴과 트렌드를 쉽게 파악할 수 있습니다. 계층적이고 추가적인 정보를 제공하는데 강력한 도구입니다.함수 시그니처p.. 2025. 9. 13. Sunburst 차트를 활용하여 계층적 데이터 표현하기 Sunburst 차트: 아름다운 계층적 데이터 표현의 예술데이터 시각화의 세계로 떠나봅시다! 오늘은 Sunburst 차트에 대해 이야기해볼 텐데요, 이 차트는 계층적 데이터를 매력적으로 표현하는 방법 중 하나입니다. 복잡한 데이터 구조를 쉽게 이해할 수 있도록 도와주는 Sunburst 차트는 여러분의 분석 작업을 신속하게 시각적으로 전환할 수 있게 해줍니다. 그럼 함께 보시죠!Sunburst 차트란?Sunburst 차트는 원을 중심으로 여러 레벨의 계층 구조를 표시하는 효과적인 시각화 도구입니다. 각 레벨은 원형으로 나뉘며, 이로 인해 데이터 간의 관계를 직관적으로 이해할 수 있습니다. 특히, 복잡한 데이터셋을 다룰 때 유용하게 활용되죠.차트의 구조가장 바깥쪽 원: 최상위 계층.안쪽 원: 하위 계층으로의.. 2025. 9. 13. 이전 1 ··· 13 14 15 16 17 18 19 ··· 454 다음 반응형