본문 바로가기
반응형

Python2720

sklearn TypeError: fit() 메서드에 필수 인자 부족 오류 해결하기 소개머신러닝을 배우는 과정에서 종종 직면하게 되는 오류 중 하나는 'TypeError: fit() missing 1 required positional argument'입니다. 이는 sklearn에서 fit() 메서드를 호출할 때 필수 인자가 누락된 경우 발생하는 오류입니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류를 이해하고 해결하는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 이 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.linear_model import LinearRegression# LinearRegression 모델 생성model = LinearRegression()# fit() 메서드 호출 시 인자 생략model.fit()에러 해결 방법1. fit(.. 2025. 9. 10.
sklearn TypeError: 객체를 float으로 변환할 수 없음 오류 해결하기 소개Scikit-learn에서 머신러닝 모델을 훈련하거나 예측할 때, 'TypeError: cannot convert the input to float'라는 오류가 발생할 수 있습니다. 이 오류는 대부분 입력 데이터 타입이 예상치 못한 형식일 때 발생합니다. 본 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법을 함께 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드이제, 'TypeError: cannot convert the input to float' 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as np# 예제 데이터X = [['1', '2'], ['3', '4']]y = [1, 2]# 모델 훈련.. 2025. 9. 10.
sklearn TypeError: 'multioutput' 파라미터 오류 해결하기 소개Scikit-learn에서 멀티 출력 문제를 다루다 보면 종종 'TypeError: 'multioutput' parameter is not recognized'라는 오류에 직면할 수 있습니다. 이 오류는 특정 모델이나 함수의 파라미터로 'multioutput'을 사용할 때 발생하게 됩니다. 이번 블로그 포스트에서는 이러한 오류의 원인과 해결 방법을 함께 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'TypeError: 'multioutput' parameter is not recognized' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 확인해볼까요.from sklearn.multioutput import MultiOutputRegressorfrom sklearn.linear_model import Lin.. 2025. 9. 10.
Mapbox를 이용한 선 그래프 시각화하기 Mapbox를 이용한 선 그래프 시각화: 당신의 데이터에 숨을 불어넣다!지리적 데이터의 시각화는 많은 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. Mapbox는 웹과 모바일 플랫폼에서 지도를 만들고 사용자 정의할 수 있도록 도와주는 강력한 도구입니다. 이번 포스팅에서는 Mapbox를 사용하여 선 그래프를 시각화하는 방법을 소개할 예정입니다. 데이터를 지리적으로 표현하는 즐거움을 함께 느껴보세요!Mapbox와 선 그래프의 조화Mapbox의 장점은 다양한 스타일과 인터랙션 기능을 활용하여 데이터를 더욱 풍부하게 표현할 수 있다는 점입니다. 선 그래프는 시간에 따른 변화나 상관관계를 보여주는 데 효과적입니다. 이 포스팅에서는 Mapbox GL JS 라이브러리를 사용하여 쉽게 선 그래프를 시각화하는 방법을 익혀보겠습.. 2025. 9. 10.
3D 선 그래프를 위한 line_3d 함수 사용하기 3D 선 그래프를 위한 line_3d 함수 사용하기데이터 시각화에서 3D 선 그래프는 고차원적이고 복잡한 정보를 효과적으로 전달하는 강력한 도구입니다. 파이썬에서 matplotlib 라이브러리의 line_3d 함수를 사용하면 손쉽게 3D 선 그래프를 생성할 수 있습니다. 이 포스팅에서는 line_3d 함수의 사용법과 그래프를 시각화하는 방법을 소개합니다.line_3d 함수 소개line_3d 함수는 3차원 공간에서 선형 데이터를 시각화하는 데 사용됩니다. 이 함수는 특히 다양한 데이터 세트를 시각적으로 비교하거나 트렌드를 분석할 때 유용합니다. 깊이 있는 데이터 인사이트를 발견할 수 있도록 도와줍니다.함수 시그니처mpl_toolkits.mplot3d.Axes3D.plot(x, y, z, *args, **k.. 2025. 9. 10.
Plotly Express의 line 함수로 선 그래프 그리기 Plotly Express의 line 함수: 인터랙티브한 선 그래프 그리기데이터 시각화는 정보의 전달력과 해석력을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. Plotly Express는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 다양한 종류의 그래프를 쉽게 생성할 수 있게 도와줍니다. 그 중에서도 line 함수는 간단한 방법으로 선 그래프를 생성할 수 있도록 해주며, 데이터 추세를 직관적으로 파악할 수 있게 해줍니다. 이번 포스팅에서는 plotly.express.line 함수의 사용법과 실제 예제를 공유하겠습니다.line 함수 소개plotly.express.line 함수는 주어진 데이터프레임의 데이터를 기반으로 선 그래프를 생성합니다. 이를 통해 시간에 따라 변화하는 데이터나 두 변수 간의 관계를 효과적으로 시각화할 .. 2025. 9. 10.
반응형

티스토리툴바