반응형 Python2486 sklearn AttributeError: 'Pipeline' object has no attribute 'fit' 오류 해결하기 소개파이썬의 머신러닝 라이브러리인 Scikit-learn을 사용하면서 'AttributeError: 'Pipeline' object has no attribute 'fit'' 에러에 봉착할 수 있습니다. 이 오류는 일반적으로 파이프라인 설정이 잘못되었거나, 올바른 인스턴스가 없을 때 발생합니다. 혹시 여러분이 이 오류 때문에 머리가 아프신가요? 오늘 이 블로그 글을 통해 이 문제의 원인과 해결 방법을 같이 살펴보도록 하겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'AttributeError: 'Pipeline' object has no attribute 'fit'' 에러가 발생할 만한 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.pipeline import Pipelinefrom sklearn.pre.. 2025. 8. 19. sklearn AttributeError: 'GridSearchCV' object has no attribute 'best_estimator_' 오류 해결하기 소개Python의 Scikit-learn 라이브러리에서 GridSearchCV 객체를 사용하다가 AttributeError: 'GridSearchCV' object has no attribute 'best_estimator_' 오류가 발생할 수 있습니다. 이 오류는 best_estimator_ 속성을 사용하려 할 때 발생하며 종종 모델 훈련이 제대로 이루어지지 않았기 때문에 발생합니다. 이번 블로그에서는 이 에러의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'AttributeError: 'GridSearchCV' object has no attribute 'best_estimator_'' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.model_s.. 2025. 8. 19. sklearn AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'size' 오류 해결하기 소개파이썬의 Pandas 라이브러리와 Scikit-learn을 함께 사용하다가 'AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'size'' 오류에 부딪히는 경우가 있습니다. 이 오류는 보통 DataFrame 객체에서 'size' 속성을 잘못 사용하려고 할 때 발생합니다. 오늘은 이 에러의 원인과 해결 방법을 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'size'' 에러가 발생하는 간단한 예시 코드를 보겠습니다. 아래 코드는 DataFrame의 크기를 확인하려고 시도합니다.import pandas as pd# DataFrame 생성data = {'A': [1, 2, .. 2025. 8. 19. 재현율: sklearn.metrics.recall_score로 모델 성능 평가하기 재현율: sklearn.metrics.recall_score로 모델 성능 평가하기머신 러닝에서 모델의 성능을 평가하는 것은 매우 중요한 과정입니다. 그 중 하나가 재현율(Recall)로, 우리는 sklearn.metrics.recall_score 함수를 사용하여 재현율을 쉽게 계산할 수 있습니다. 이 포스팅에서는 재현율이 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 recall_score 함수를 활용한 예제를 소개할 것입니다.재현율(Recall) 소개재현율은 모델이 긍정 클래스(예: '스팸', '질병 발견' 등)로 분류해야 하는 데이터 중 실제로 긍정으로 판단된 비율을 나타냅니다. 높은 재현율은 모델이 많은 긍정 사례를 올바르게 분류하고 있음을 의미합니다. 이는 특히 의료 진단이나 스팸 필터링과 같은 경우에 중요합니.. 2025. 8. 19. 결정 계수 R²: sklearn.metrics.r2_score로 성능 평가하기 결정 계수 R²: sklearn.metrics.r2_score로 성능 평가하기모델의 성능을 평가할 때, 결정 계수 R²는 매우 중요한 지표 중 하나입니다. 파이썬의 sklearn.metrics 패키지는 이 R² 값을 쉽게 계산할 수 있는 r2_score 함수를 제공합니다. 이 포스팅에서는 r2_score의 사용법과 그 중요성에 대해 알아보겠습니다.r2_score 함수 소개r2_score 함수는 회귀 모델의 예측 성능을 평가하기 위한 지표로, 모델이 데이터의 변동성을 얼마나 잘 설명하는지를 나타냅니다. R² 값은 1에 가까울수록 모델의 성능이 우수하며, 0 이하일 경우 모델이 단순히 평균값으로 예측하는 것보다 더 나쁘다는 것을 의미합니다.함수 시그니처sklearn.metrics.r2_score(y_true.. 2025. 8. 19. 정밀도: sklearn.metrics.precision_score로 모델 성능 확인하기 정밀도: sklearn.metrics.precision_score로 모델 성능 확인하기모델 성능을 평가하기 위한 다양한 메트릭 중에서 정밀도(Precision)는 모델이 얼마나 정확하게 긍정 클래스를 예측하는지를 측정하는 중요한 요소입니다. sklearn.metrics.precision_score 함수는 실제 긍정 샘플 중에서 모델이 얼마나 많은 샘플을 올바르게 긍정으로 판단했는지를 계산합니다. 이번 포스팅에서는 precision_score 함수의 사용법과 함께 예제를 통해 정밀도를 계산해 보겠습니다.precision_score 함수 소개precision_score 함수는 분류 모델의 성능을 평가하기 위해 사용되는 간단하면서도 효과적인 도구입니다. 특히 불균형 데이터셋에서 더욱 중요한 지표로 활용됩니다... 2025. 8. 19. 이전 1 2 3 4 5 ··· 415 다음 반응형