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Python2720

sklearn ModuleNotFoundError: 'sklearn.linear_model' 모듈 없음 오류 해결하기 소개머신러닝을 배우는 과정에서 scikit-learn, 즉 sklearn 라이브러리를 자주 사용하게 됩니다. 하지만 때때로 'ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.linear_model''과 같은 오류가 발생할 수 있습니다. 이 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법을 함께 알아보도록 하겠습니다.에러 발생 예시 코드우선 sklearn.linear_model 모듈을 사용하려 할 때 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.linear_model import LinearRegression# 간단한 선형 회귀 모델 생성model = LinearRegression()print(model)에러 해결 방법1. scikit-learn 설치 확.. 2025. 9. 6.
sklearn ImportError: train_test_split 불러오기 오류 해결하기 소개머신러닝 라이브러리인 scikit-learn을 사용할 때 자주 발생하는 문제 중 하나는 'ImportError: cannot_import_name train_test_split' 에러입니다. 이 에러는 주로 'train_test_split' 함수를 불러오려 할 때 발생합니다. 이 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ImportError: cannot_import_name train_test_split' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.from sklearn.model_selection import train_test_split# 가상의 데이터 생성X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]y = [0, 1,.. 2025. 9. 6.
sklearn ImportError: train 모듈 불러오기 오류 해결하기 소개Scikit-learn에서 'ImportError: cannot import name 'train'' 오류는 많은 사용자들이 겪는 일반적인 문제입니다. 이 오류는 주로 'train'이라는 모듈이나 클래스를 불러오지 못할 때 발생합니다. 이번 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법을 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ImportError: cannot import name 'train'' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn import train# train 모듈을 사용한 코딩model = train.SomeModel()에러 해결 방법1. 올바른 모듈 및 클래스 이름 사용가장 먼저, Scikit-learn에는 'train'이라는 모듈이 존재하지 않기 .. 2025. 9. 6.
회귀 문제를 해결하는 결정 트리: sklearn.tree.DecisionTreeRegressor 회귀 문제를 해결하는 결정 트리: sklearn.tree.DecisionTreeRegressor회귀 문제를 효과적으로 해결하기 위해 선택할 수 있는 도구 중 하나는 결정 트리입니다. 파이썬의 scikit-learn 라이브러리에서 제공하는 DecisionTreeRegressor 클래스는 매개변수와 데이터를 기반으로 회귀 분석을 수행하는 강력한 도구입니다. 이번 포스팅에서는 DecisionTreeRegressor의 사용법과 함께, 실제 예제 코드를 통해 어떻게 회귀 문제를 해결할 수 있는지 살펴보겠습니다.DecisionTreeRegressor 소개DecisionTreeRegressor는 결정 트리 모델을 사용하여 연속적인 값을 예측하는 회귀 모델입니다. 이 모델은 데이터를 분할하여 최적의 예측을 가능하게 하.. 2025. 9. 6.
K-최근접 이웃 회귀 모델: sklearn.neighbors.KNeighborsRegressor 소개 K-최근접 이웃 회귀 모델: sklearn.neighbors.KNeighborsRegressor 소개하기기계 학습에서 예측 모델을 훈련시키는 방법은 무궁무진하지만, 그 중에서도 K-최근접 이웃 회귀(K-Nearest Neighbors Regression)는 단순하면서도 강력한 접근 방식으로 많은 사랑을 받고 있습니다. 이번 포스팅에서는 sklearn.neighbors.KNeighborsRegressor에 대해 알아보고, 이를 실제로 어떻게 사용하는지 보여드리겠습니다.KNeighborsRegressor 모델 소개KNeighborsRegressor는 주어진 데이터 포인트에 대해 가까운 K개의 이웃을 기반으로 예측값을 생성하는 비모수적 회귀 모델입니다. 이 모델은 새로운 입력 데이터에 대한 예측을 할 때, 학.. 2025. 9. 6.
가우시안 혼합 모델로 군집화하기: sklearn.mixture.GaussianMixture 가우시안 혼합 모델로 군집화하기: sklearn.mixture.GaussianMixture데이터 분석의 세계는 매력적이며, 항상 어디서 시작할지 고민하게 만듭니다. 그 중에서 가우시안 혼합 모델(GMM)은 데이터를 자연스럽게 군집화하는 강력한 도구입니다. 오늘은 sklearn.mixture.GaussianMixture를 사용하여 GMM을 이용한 군집화를 수행하는 방법에 대해 설명하겠습니다.가우시안 혼합 모델(GMM) 소개가우시안 혼합 모델은 여러 개의 가우시안 분포의 가중 합으로 데이터 세트를 모델링하는 접근 방식입니다. 이는 데이터를 여러 군집(group)으로 나누는 데 효과적이며, 각 데이터 포인트가 어느 군집에 속할 확률을 제공합니다. GMM은 특히 비선형 형태를 가진 데이터를 처리하는 데 강력한 .. 2025. 9. 6.
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