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Python2720

sklearn TypeError: 'LinearRegression' 객체 서브스크립션 오류 해결하기 소개머신러닝의 강력한 라이브러리인 scikit-learn을 사용할 때, 'TypeError: 'LinearRegression' 객체에 서브스크립션을 사용할 수 없습니다.'라는 오류를 만날 수 있습니다. 이는 주로 LinearRegression 객체를 배열처럼 인덱싱하려고 시도할 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 해당 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 확인해보겠습니다.from sklearn.linear_model import LinearRegression# 선형 회귀 모델 생성model = LinearRegression()# 모델에 수치 데이터를 직접 인덱싱하려고 시도prediction = model[0] # 오류 발.. 2025. 9. 8.
sklearn NotFittedError: StandardScaler 객체가 아직 적합되지 않음 오류 해결하기 소개머신러닝을 할 때, 데이터 전처리는 필수적입니다. 특히 스케일링을 위해 'StandardScaler'를 사용하는 경우, 'NotFittedError: StandardScaler 객체가 아직 적합되지 않음'이라는 오류를 자주 겪을 수 있습니다. 이 오류는 주로 모델이 적합(fit)되지 않은 상태에서 변환(transform)을 하려고 할 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'NotFittedError'가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.preprocessing import StandardScalerimport numpy as np# 데이터 생성data = np.array([[1, 2],.. 2025. 9. 8.
sklearn NotFittedError: RandomForestClassifier 객체가 아직 적합되지 않음 오류 해결하기 소개머신러닝 작업을 하다 보면 'sklearn'의 'NotFittedError'를 자주 마주치게 됩니다. 특히 'RandomForestClassifier' 객체를 사용할 때 "RandomForestClassifier 객체가 아직 적합되지 않음"이라는 오류 메시지가 발생할 수 있습니다. 이 오류는 모델이 학습(data fitting)되지 않은 상태에서 예측(predict)을 시도할 때 나타납니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'NotFittedError'가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier# RandomForestClassifie.. 2025. 9. 8.
밀도 윤곽선을 위한 density_contour 함수 활용하기 밀도 윤곽선을 위한 density_contour 함수 활용하기데이터 시각화는 데이터를 이해하고 분석하는 데 중요한 요소입니다. 그 중에서도 밀도 윤곽선은 데이터의 분포를 시각적으로 표현하여, 데이터 포인트가 밀집해 있는 영역을 쉽게 식별할 수 있도록 돕습니다. 파이썬의 다양한 라이브러리는 이 작업을 간편하게 수행할 수 있도록 도와주며, 그 중 하나가 바로 density_contour 함수입니다. 이 포스팅에서는 density_contour 함수를 활용하여 밀도 윤곽선을 생성하는 방법과 예제를 소개하겠습니다.density_contour 함수 소개density_contour 함수는 지정된 데이터의 밀도를 계산하고, 이 밀도를 기반으로 윤곽선을 생성하는 함수입니다. 이는 특정 영역에서 데이터가 얼마나 집중되어.. 2025. 9. 8.
지도를 활용한 choropleth 함수를 이용한 시각화 Choropleth 지도 시각화: 데이터의 아름다움을 전하다지리적 데이터의 시각화는 이제 선택이 아닌 필수입니다. 특히 Choropleth 지도는 해당 지역의 데이터 가치를 색으로 표현하여 통찰을 불러일으키는 멋진 방법입니다. 이 블로그 포스팅에서는 choropleth 함수를 사용하여 지도를 활용한 데이터 시각화 방법과 함께 예제 코드를 소개합니다.Choropleth 함수란?choropleth 함수는 데이터를 시각적 요소로 변환하여 각 지역에 따라 색상을 다르게 표시합니다. 이를 통해 복잡한 데이터를 단순하게 이해하고, 지역적 차이를 명확히 시각화하는 데 기여합니다. 주로 범죄율, 인구 통계, 코로나19 감염률 등의 데이터를 시각화할 때 유용합니다.함수 시그니처choropleth(geo_data, dat.. 2025. 9. 8.
그룹화된 박스 플롯으로 데이터 분석하기 그룹화된 박스 플롯으로 데이터 분석하기데이터 분석의 다채로운 세계로 여러분을 초대합니다! 📊 오늘은 파이썬의 Matplotlib과 Seaborn 라이브러리를 사용하여 그룹화된 박스 플롯을 그리는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이 플롯은 다양한 그룹 간의 분포를 시각적으로 비교하는 데 매우 유용하며, 데이터를 한 눈에 파악할 수 있는 강력한 도구로 자리잡고 있습니다.그룹화된 박스 플롯이란?박스 플롯은 데이터의 사분위수를 시각적으로 표현해주는 플롯입니다. 그룹화된 박스 플롯은 카테고리별로 나누어진 데이터를 비교할 수 있도록 여러 박스 플롯이 나란히 그려져 그룹 간의 분포를 쉽게 알 수 있게 해줍니다. 이러한 시각화는 특정 그룹의 특성을 분석하거나 이상치를 식별하는 데 유용합니다.주요 구성요소중앙값: 박스의 .. 2025. 9. 8.
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