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Python2720

sklearn ValueError: 입력 배열은 2D 배열이어야 함 오류 해결하기 소개머신러닝 라이브러리인 scikit-learn을 사용할 때, 'ValueError: Input array must be 2D'라는 오류가 발생하는 경우가 있습니다. 이는 모델이 입력 데이터에 대해 2차원 배열을 기대하는데, 1차원 배열이 제공될 때 주로 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이 에러가 발생하는 이유와 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: Input array must be 2D' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예제 코드를 확인해보겠습니다.from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as np# 1D 배열 생성 (올바르지 않은 형식)X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).. 2025. 9. 11.
sklearn ValueError: 샘플이 0개인 배열 오류 해결하기 소개Scikit-learn을 사용할 때 'ValueError: Found array with 0 sample(s) (shape=(0, ...))' 오류가 발생할 수 있습니다. 이 오류는 주로 데이터셋이 비어 있을 때 발생하는 문제로, 머신러닝 모델이 학습할 정보를 찾지 못한 경우에 나타납니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법을 상세히 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: Found array with 0 sample(s)' 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.linear_model import LogisticRegressionimport numpy as np# 빈 배열 생성X = np.array([]).reshape.. 2025. 9. 11.
sklearn ValueError: 잘못된 입력 데이터 오류 해결하기 소개머신러닝을 구현할 때 자주 사용하는 라이브러리인 scikit-learn(sklearn)에서 'ValueError: Input data is incorrect'와 같은 오류가 발생하는 경우가 있습니다. 이 오류는 데이터의 형태나 내용을 제대로 맞춰주지 않았을 때 발생합니다. 오늘은 이 에러의 구체적인 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드우선, 'ValueError: Input data is incorrect'이 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 확인해보겠습니다.from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as np# 잘못된 형태의 입력 데이터X = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 입력 데이터.. 2025. 9. 11.
파이 차트를 완벽하게 그리는 법 파이 차트를 완벽하게 그리는 법데이터 시각화의 세계에 들어오면, 파이 차트는 그야말로 불가결한 존재입니다. 각각의 조각이 전체 데이터를 어떻게 구성하는지를 쉽게 이해할 수 있도록 도와주죠. 오늘은 Python의 matplotlib 라이브러리를 사용하여 아름답고 의미 있는 파이 차트를 그리는 방법을 소개하겠습니다.파이 차트란?파이 차트는 데이터의 비율을 시각적으로 나타내는 원형 차트입니다. 각 조각은 전체에 대한 비율을 나타내므로, 데이터를 쉽게 비교할 수 있습니다. 하지만 단순하면서도 예쁘게 꾸미는 것이 관건이죠!파이 차트의 기본 구성 요소데이터: 차트에 표현할 수치.라벨: 각 원 조각의 설명.색상: 각 조각을 시각적으로 구분하기 위한 색상.타이틀: 차트의 제목.사용 예제기본 예제이제 matplotlib.. 2025. 9. 11.
Plotly Express의 pie 함수로 파이 차트 만들기 Plotly Express의 pie 함수로 파이 차트 만들기: 데이터 시각화를 손쉽게!데이터 시각화는 비즈니스 인사이트를 얻는 데 중요한 역할을 합니다. 파이 차트는 전체 데이터에서 비율을 시각적으로 표현하는 데 매우 유용한 도구입니다. Plotly Express는 이러한 시각화를 위해 간편한 API를 제공합니다. 이 포스팅에서는 plotly.express.pie 함수의 사용법과 함께 예제를 통해 설명하겠습니다.Plotly Express의 pie 함수 소개plotly.express.pie 함수는 Pandas 데이터프레임을 기반으로 한 파이 차트를 생성하는 데 사용됩니다. 간단한 문법과 다양한 커스터마이즈 옵션으로 누구나 쉽게 아름다운 차트를 만들 수 있습니다.함수 시그니처plotly.express.pie.. 2025. 9. 11.
병렬 좌표 차트로 데이터 분석하기 병렬 좌표 차트로 데이터 분석하기: 데이터의 숨겨진 패턴 발견하기병렬 좌표 차트(Parallel Coordinates)는 복잡한 고차원 데이터를 시각적으로 탐색하고 분석하는 데 매우 강력한 도구입니다. 이 포스팅에서는 병렬 좌표 차트의 개념과 함께, 파이썬을 사용하여 데이터를 효과적으로 분석하는 방법에 대해 소개하겠습니다.병렬 좌표 차트란?병렬 좌표 차트는 각 데이터 포인트를 다수의 축으로 나타내어 다차원 데이터를 시각적으로 표현합니다. 각 축은 데이터의 차원을 나타내며, 데이터 포인트는 이 축들 사이를 연결하는 선으로 표현됩니다. 이를 통해 복잡한 데이터의 패턴과 상관관계를 쉽게 이해하고 탐색할 수 있습니다.병렬 좌표 차트의 장점고차원 데이터 시각화를 통해 쉽게 패턴을 탐색할 수 있습니다.데이터 간의 .. 2025. 9. 11.
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