반응형 Python2516 비음수 행렬 분해: sklearn.decomposition.NMF 소개 비음수 행렬 분해: sklearn.decomposition.NMF 소개파이썬의 scikit-learn 라이브러리는 머신러닝과 데이터 분석을 위한 다양한 도구와 알고리즘을 제공합니다. 그 중 하나인 sklearn.decomposition.NMF는 비음수 행렬 분해를 구현한 것으로, 데이터의 잠재적인 구조를 발견하는 데 유용합니다. 이번 포스트에서는 NMF의 기본 개념과 사용법, 그리고 실제 예제를 통해 이 흥미로운 기술을 탐구해 보겠습니다.NMF (Non-Negative Matrix Factorization) 소개NMF는 비음수 행렬 분해 기법으로, 주어진 비음수 행렬을 두 개의 비음수 행렬의 곱으로 분해하는 방법입니다. 주로 차원 축소와 데이터 표현의 개선을 위해 사용되며, 추천 시스템, 이미지 처리, .. 2025. 8. 8. sklearn ImportError: 'Pipeline' 가져오기를 실패하는 오류 해결하기 소개파이썬의 머신러닝 라이브러리인 scikit-learn을 사용할 때, 'ImportError: cannot import name 'Pipeline'' 오류가 발생하는 경우가 종종 있습니다. 이는 G과 J처럼 전혀 다른 동물의 동작을 시키려 할 때 보여주는 불편한 진실입니다. 이 블로그에서는 이 오류에서 벗어나기 위한 방법들을 이야기해보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ImportError: cannot import name 'Pipeline'' 에러가 발생할 만한 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.pipeline import Pipeline# 임의의 파라미터 정의pipeline = Pipeline(steps=[('step1', 'dummy_step')])print(pipeli.. 2025. 8. 7. sklearn AttributeError: 'StandardScaler' 객체에 'fit_transform'이 없습니다 오류 해결하기 소개Scikit-learn에서 'StandardScaler' 객체를 사용할 때 'AttributeError: 'StandardScaler' 객체에 'fit_transform'이 없습니다'라는 오류가 발생하는 것은 드물지 않습니다. 이 문제는 보통 'StandardScaler'의 메서드가 올바르게 호출되지 않았을 때 발생합니다. 이 포스트에서는 이 오류의 원인과 그 해결 방법에 대해 이야기해 보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.preprocessing import StandardScaler# StandardScaler 인스턴스 생성scaler = StandardScaler()# fit_transform 메서드 호출하기scal.. 2025. 8. 7. sklearn AttributeError: 'Pipeline' 객체에 'predict'가 없습니다 오류 해결하기 소개Scikit-learn의 Pipeline 객체를 활용하다가 'AttributeError: 'Pipeline' object has no attribute 'predict'' 에러가 발생하는 경우가 종종 있습니다. 이 오류는 Pipeline 객체에 predict 메서드를 호출하려 할 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이와 같은 에러의 원인 및 해결 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'AttributeError: 'Pipeline' object has no attribute 'predict'' 에러를 일으킬 수 있는 간단한 예제 코드를 살펴봅시다.from sklearn.pipeline import Pipelinefrom sklearn.linear_model import Logi.. 2025. 8. 7. 샘플 데이터 생성: sklearn.datasets.make_classification 사용하기 샘플 데이터 생성: sklearn.datasets.make_classification 사용하기머신러닝 모델을 훈련시키기 전에, 데이터가 필요하다는 것을 모두 알고 계실 것입니다. 이럴 때 sklearn 라이브러리의 datasets.make_classification 함수를 사용하면, 필요한 규모와 특성을 가진 임의의 클래스를 갖는 샘플 데이터를 쉽게 생성할 수 있습니다. 이 포스팅에서는 make_classification 함수의 사용법과 간단한 예제를 소개합니다.make_classification 함수 소개make_classification 함수는 인공지능 모델을 훈련하기 위해 필요한 특성을 가진 인공 데이터를 생성합니다. 스스로 데이터의 크기, 클래스의 수, 각 특성의 분포 등을 조절할 수 있어 연구나.. 2025. 8. 7. 아이리스 데이터셋 로드하기: sklearn.datasets.load_iris 사용하기 아이리스 데이터셋 로드하기: sklearn.datasets.load_iris 사용하기머신러닝에서 데이터셋은 알고리즘의 학습과 평가에 매우 중요한 역할을 합니다. 그 중 아이리스 데이터셋은 여러 알고리즘을 시도해보기에 최적의 선택으로, sklearn 라이브러리의 sklearn.datasets.load_iris 함수를 통해 손쉽게 로드할 수 있습니다. 본 포스팅에서는 이 함수를 어떻게 사용하는지와 몇 가지 예제를 소개합니다.sklearn.datasets.load_iris 함수 소개sklearn.datasets.load_iris 함수는 유명한 아이리스 데이터셋을 로드하여 데이터와 그에 관련된 정보(특징, 목표 변수 등)를 포함하는 객체를 반환합니다. 이 데이터셋은 iris 꽃의 세 가지 품종(세트오사, 버시컬.. 2025. 8. 7. 이전 1 ··· 13 14 15 16 17 18 19 ··· 420 다음 반응형