반응형 Python2720 sklearn ImportError: KNeighborsClassifier 모듈 불러오기 오류 해결하기 소개머신러닝을 공부하면서 자주 등장하는 KNeighborsClassifier는 sklearn 라이브러리에서 데이터 간의 거리를 기반으로 분류 작업을 수행하는 모델입니다. 그러나 가끔씩 ImportError: cannot import name 'KNeighborsClassifier'라는 오류를 마주칠 수 있습니다. 이 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier# KNeighborsClassifier 객체 생성knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)print(knn)에러 해결 방.. 2025. 9. 5. sklearn ImportError: GridSearchCV 모듈 불러오기 오류 해결하기 소개Scikit-learn에서 'ImportError: cannot import name 'GridSearchCV'' 에러를 경험할 때가 있습니다. 이 오류는 GridSearchCV를 불러오려고 할 때 발생하는 문제로, 주로 패키지 설치가 잘못되었거나, 이름이 잘못되었거나, 버전 호환성 문제로 인해 발생합니다. 이 글에서는 이 문제를 해결하기 위한 방법을 소개하겠습니다.에러 발생 예시 코드아래의 코드는 GridSearchCV를 임포트하려고 시도할 때 발생할 수 있는 예시 코드입니다.from sklearn.model_selection import GridSearchCV# 예시 모델과 파라미터 설정model = SomeModel()param_grid = {'param1': [0.1, 0.2, 0.3], 'p.. 2025. 9. 5. sklearn AttributeError: 'StandardScaler' 객체에 'scale_' 속성이 없음 오류 해결하기 소개머신러닝을 시작하면서 데이터를 표준화하는 과정에서 'AttributeError: 'StandardScaler' object has no attribute 'scale_''라는 오류를 만날 수 있습니다. 이 오류는 주로 StandardScaler 객체가 정상적으로 학습되지 않았거나, 해당 속성이 생성되지 않았을 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'AttributeError: 'StandardScaler' object has no attribute 'scale_'' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.from sklearn.preprocessing import StandardScalerimport numpy.. 2025. 9. 5. 베이지안 가우시안 혼합 모델로 데이터 분석하기: sklearn.mixture.BayesianGaussianMixture 베이지안 가우시안 혼합 모델로 데이터 분석하기: sklearn.mixture.BayesianGaussianMixture데이터 분석의 세계에서는 복잡한 구조를 이해하고 다루는 것이 필수적입니다. 베이지안 가우시안 혼합 모델(Bayesian Gaussian Mixture)은 데이터의 잠재적인 군집 구조를 탐색할 수 있는 강력한 도구입니다. 이 포스팅에서는 sklearn.mixture.BayesianGaussianMixture 클래스의 사용법과 예제를 통해 이 모델이 어떻게 동작하는지를 살펴보겠습니다.BayesianGaussianMixture 클래스 소개BayesianGaussianMixture 클래스는 가우시안 분포의 혼합체를 사용하여 데이터를 모델링합니다. 이는 클러스터링 및 밀도 추정에 유용하며, 가우시.. 2025. 9. 5. 확률적 경사 하강법으로 분류하기: sklearn.linear_model.SGDClassifier 확률적 경사 하강법으로 분류하기: sklearn.linear_model.SGDClassifier머신러닝의 세계에서 진정한 힘을 발휘하는 도구인 Scikit-learn! 그 중에서도 SGDClassifier는 확률적 경사 하강법을 통해 데이터 분류를 위한 강력한 방법을 제공합니다. 이번 포스팅에서는 SGDClassifier의 매력과 사용법에 대해 함께 탐구해보겠습니다.sgd_classifier 소개SGDClassifier는 대규모 데이터셋 처리에 적합한 분류기입니다. 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD)은 학습 속도와 성능 모두를 개선할 수 있는 방법으로, 더 나은 분류 성능을 제공합니다.클래스 시그니처sklearn.linear_model.SGDClassifier.. 2025. 9. 5. 머신러닝의 기초: sklearn.linear_model.Perceptron 소개 머신러닝의 기초: sklearn.linear_model.Perceptron 소개머신러닝의 세계에 첫 발을 내딛는다면, Perceptron 알고리즘을 만나는 순간이 오게 됩니다. 파이썬의 scikit-learn(sklearn) 라이브러리에서 제공하는 sklearn.linear_model.Perceptron 클래스는 선형 분류기의 기초를 다지는 데 꽤 유용한 도구입니다. 이 포스팅에서는 Perceptron의 기본 개념과 함께 사용법, 그리고 간단한 예제를 통해 그 매력을 발견해 봅시다.Perceptron 알고리즘 개요Perceptron은 인공신경망의 가장 기본적인 형태로, 주어진 입력 데이터의 학습을 통해 0과 1로 분류하는 선형 분리 가능한 문제에 특화되어 있습니다. 이 알고리즘은 주어진 데이터 포인트를 .. 2025. 9. 5. 이전 1 ··· 21 22 23 24 25 26 27 ··· 454 다음 반응형