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Python2720

sklearn NotFittedError: PCA 객체가 아직 적합되지 않음 오류 해결하기 소개Python의 'scikit-learn' 라이브러리를 사용하다 보면 'NotFittedError: PCA 객체가 아직 적합되지 않음'이라는 오류가 발생할 수 있습니다. 이 오류는 PCA 객체가 데이터를 처리하기 전에 'fit' 메서드를 호출하지 않았음을 의미합니다. 이 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 이 문제를 발생시킬 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.decomposition import PCAimport numpy as np# 예시 데이터 생성X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])# PCA 객체 생성pca = PCA(n_components=1)# 'fit' 메서드 호출 없이 .. 2025. 9. 7.
sklearn NotFittedError: LinearRegression 객체가 아직 적합되지 않음 오류 해결하기 소개Scikit-learn 라이브러리에서 머신러닝 모델을 다룰 때, 'NotFittedError: This LinearRegression instance is not fitted yet'라는 오류에 자주 직면할 수 있습니다. 이 오류는 모델을 학습(fit)시키지 않고 예측(predict)하려 할 때 발생합니다. 본 포스트에서는 이 오류의 발생 원인과 해결책에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'NotFittedError'가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as np# 데이터 생성X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])y = np.arr.. 2025. 9. 7.
sklearn ModuleNotFoundError: 'sklearn.svm' 모듈 없음 오류 해결하기 소개머신러닝을 시작하면서 scikit-learn 라이브러리를 활용했지만, 'ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.svm''이라는 에러가 발생했다면 당황스럽죠. 이 문제는 sklearn 모듈, 특히 svm 서브모듈을 찾을 수 없을 때 발생합니다. 이번 포스트에서 이 에러의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드우선, 이 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.svm import SVC# SVM 모델 생성model = SVC()print(model)에러 해결 방법1. scikit-learn 설치 확인가장 먼저 확인해야 할 것은 scikit-learn이 설치되어 있는지입니다. 설치가 되어 있지 않다면, .. 2025. 9. 7.
Plotly로 박스 플롯을 완벽하게 만드는 법 Plotly로 박스 플롯을 완벽하게 만드는 법데이터 분석에서 박스 플롯은 데이터의 분포를 쉽게 시각화하는 강력한 도구입니다. Plotly는 파이썬과 함께 인터랙티브한 시각화 작업을 손쉽게 수행할 수 있게 해주는 라이브러리입니다. 이번 포스팅에서는 Plotly를 사용하여 박스 플롯을 만드는 완벽한 방법을 소개합니다.박스 플롯의 기본 이해Box Plot은 데이터의 사분위수를 기반으로 중앙값, 사분위수(Q1, Q3), 극단치(Outliers)를 시각적으로 표현합니다. 이 플롯은 데이터 분포의 대칭성, 분산, 이상치를 한눈에 확인할 수 있게 해줍니다.박스 플롯의 구성 요소중앙값(Median): 데이터의 중간값을 나타냅니다.사분위수(Q1, Q3): Q1(25th percentile)과 Q3(75th percent.. 2025. 9. 7.
Plotly Express의 box 함수를 활용한 박스 플롯 그리기 Plotly Express의 box 함수: 시각적 데이터 분석을 위한 박스 플롯 만들기데이터 시각화는 데이터를 이해하고 통찰력을 얻는 데 중요한 역할을 합니다. Plotly Express 라이브러리는 간단하고 강력한 그래픽을 확장할 수 있는 기능을 제공합니다. 그중 box 함수는 특히 데이터의 분포를 한눈에 파악할 수 있는 박스 플롯을 쉽게 생성할 수 있게 도와줍니다. 이 포스팅에서는 box 함수를 활용해 박스 플롯을 만드는 방법과 예제 코드를 소개합니다.box 함수 소개box 함수는 주어진 데이터의 사분위수 및 이상치를 직관적인 형태로 직시할 수 있는 박스 플롯을 생성합니다. 여러 데이터 그룹 간의 비교와 데이터의 분포 특성을 시각적으로表达할 수 있습니다. 이는 특히 데이터 분석 및 머신러닝 모델링 과.. 2025. 9. 7.
Plotly Express의 bar 함수로 막대 그래프 만들기 Plotly Express의 bar 함수: 아름다운 막대 그래프 만들기데이터 시각화는 우리 데이터에 생명을 불어넣고, 복잡한 정보를 쉽게 이해할 수 있도록 도와줍니다. Plotly Express는 파이썬에서 데이터 시각화를 간소화하는 데 도움을 주는 강력한 라이브러리입니다. 특히 bar 함수를 이용하면 간단하고 직관적으로 막대 그래프를 그릴 수 있습니다. 이 포스팅에서는 plotly.express.bar 함수를 사용해 멋진 막대 그래프를 만드는 방법을 소개합니다.plotly.express.bar 함수 소개plotly.express.bar 함수는 주어진 데이터로부터 막대 그래프를 생성하는 데 사용됩니다. 이 함수는 명확하고 아름다운 시각화를 제공하며, 대화형 그래프를 제작할 수 있어 사용자가 그래프를 쉽게.. 2025. 9. 7.
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