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sklearn ValueError: 'n_neighbors' 파라미터 오류 해결하기 소개머신러닝 라이브러리인 scikit-learn을 사용할 때, 'ValueError: n_neighbors' 파라미터 오류가 발생하는 경우가 종종 있습니다. 이 오류는 K-최근접 이웃(KNN) 알고리즘을 사용할 때 'n_neighbors' 파라미터에 부적절한 값이 들어가 있거나 잘못 설정되었을 때 나타납니다. 이 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: n_neighbors' 파라미터 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 참고해 보겠습니다.from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier# KNN 모델 초기화model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=-3) #.. 2025. 9. 12.
sklearn ValueError: X와 추정기의 형태 불일치 오류 해결하기 소개Scikit-learn을 사용하다가 발생하는 'ValueError: X와 추정기의 형태 불일치' 오류는 매우 일반적인 문제입니다. 이 오류는 주로 모델에 입력하는 데이터의 형식에 문제가 있을 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: X와 추정기의 형태 불일치' 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as np# 가상의 데이터 생성X = np.random.rand(10, 2) # 10개의 .. 2025. 9. 12.
sklearn ValueError: 클래스 수와 샘플 수 불일치 오류 해결하기 소개scikit-learn을 사용하다 보면, 'ValueError: 클래스 수와 샘플 수 불일치'라는 오류에 직면할 수 있습니다. 이 오류는 데이터셋의 클래스 수와 샘플 수가 일치하지 않을 때 발생합니다. 데이터 전처리 단계에서 이 오류를 해결하는 방법을 알아보도록 하겠습니다.에러 발생 예시 코드다음은 클래스 수와 샘플 수 불일치로 인해 'ValueError'가 발생하는 간단한 예시 코드입니다.from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifier# 샘플 데이터 생성X = [[1], [2], [3], [4]]y = [0, 1] # 클래스 수와 샘플 수 불일치# 데이터 분할X.. 2025. 9. 12.
상관관계 분석을 위한 scatter_matrix 함수 사용하기 상관관계 분석을 위한 scatter_matrix 함수 사용하기여러 가지 데이터 포인트 간의 관계를 시각적으로 탐색하고 싶으신가요? pandas의 scatter_matrix 함수는 바로 그 이론을 현실로 만들어 줄 도구입니다. 이 포스팅에서는 scatter_matrix 함수의 기본 개념과 함께 몇 가지 예제를 통해 상관관계를 실질적으로 분석해보겠습니다.scatter_matrix 함수 소개scatter_matrix 함수는 주어진 데이터프레임의 모든 변수들을 서로 비교하여 산점도를 시각화하는 방법을 제공합니다. 이는 데이터의 잠재적인 상관관계를 확인하고, 데이터의 패턴을 더 깊이 이해하는 데 도움이 됩니다.함수 시그니처pandas.plotting.scatter_matrix(frame, **kwargs)매개변수.. 2025. 9. 12.
Mapbox를 활용한 산점도 그리기 Mapbox를 활용한 산점도 그리기: 당신의 데이터에 색을 입히세요!데이터 시각화는 데이터 분석에 있어 매우 중요한 과정입니다. 특히 지리적 데이터를 다룰 때, Mapbox를 활용한 산점도는 데이터를 효과적으로 시각화할 수 있는 훌륭한 도구입니다. 이번 포스팅에서는 Mapbox를 이용해 간단하게 산점도를 그리는 방법과 예제를 소개하겠습니다.Mapbox 산점도 소개Mapbox는 강력한 지도 API로, 지리적 데이터를 시각화하는 데 적합합니다. 이 API를 이용해 사용자 정의 매핑 솔루션을 만들 수 있으며, 산점도는 특정 좌표에서 발생하는 데이터를 시각적으로 표현하는 데 사용되는 방법입니다. 산점도는 데이터의 분포 및 패턴을 쉽게 식별할 수 있게 해줍니다.기본적인 사용법Mapbox API 키를 생성합니다.H.. 2025. 9. 12.
Plotly Express의 scatter 함수로 산점도 그리기 Plotly Express의 scatter 함수: 매력적인 산점도 그리기데이터 시각화는 데이터를 더 잘 이해하고 소통하는 데 중요한 역할을 합니다. Plotly Express는 파이썬의 데이터 시각화 라이브러리로, 특히 간결한 문법과 높은 품질의 그래픽을 제공하여 이용자들 사이에서 큰 인기를 끌고 있습니다. 이 포스팅에서는 scatter 함수를 사용하여 멋진 산점도를 그리는 방법에 대해 알아보겠습니다.Plotly Express의 scatter 함수 소개scatter 함수는 산점도를 생성하는 매우 직관적인 방법을 제공합니다. 이 함수는 데이터 포인트의 두 변수 간의 관계를 시각적으로 표현할 수 있으며, 이를 통해 데이터 분석에 대한 깊은 통찰을 얻을 수 있습니다.함수 시그니처plotly.express.sc.. 2025. 9. 12.
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