반응형 Python2720 sklearn AttributeError: 'Pipeline' 객체에 'predict_proba' 속성이 없음 오류 해결하기 소개머신러닝 및 데이터 과학에서 Scikit-learn 라이브러리를 사용할 때, 'Pipeline' 객체에 'predict_proba' 속성이 없다는 AttributeError를 만나는 경우가 있습니다. 이 오류는 주로 파이프라인에 포함된 마지막 단계가 'predict_proba' 메서드를 지원하지 않을 때 발생합니다. 이번 블로그 포스트에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 상세히 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드우선 'AttributeError: 'Pipeline' object has no attribute 'predict_proba'' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.pipeline import Pipelinefrom sklearn.linear_.. 2025. 9. 4. sklearn AttributeError: 'Pipeline' 객체에 'feature_importances_' 속성이 없음 오류 해결하기 소개scikit-learn에서 머신러닝 모델을 구축할 때, 'Pipeline' 객체를 사용할 수 있습니다. 하지만 때때로 예상하지 못한 오류가 발생할 수 있으며, 그 중 하나가 'AttributeError: 'Pipeline' object has no attribute 'feature_importances_''입니다. 이 오류는 주로 'feature_importances_' 속성에 접근하려 할 때 발생합니다. 이번 블로그 포스트에서는 해당 오류의 원인과 해결 방법을 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'AttributeError: 'Pipeline' object has no attribute 'feature_importances_'' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from.. 2025. 9. 4. sklearn ValueError: The target is not found 오류 해결하기 소개머신러닝 모델을 구축할 때, sklearn 라이브러리에서 'ValueError: The target is not found' 오류가 발생하는 경우가 있습니다. 이는 주로 데이터를 불러오거나 처리할 때 타겟 변수가 올바르게 설정되지 않았을 때 나타납니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 함께 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: The target is not found' 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴볼까요.import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifier# 예시 데.. 2025. 9. 4. 모델 검증의 새로운 차원: sklearn.cross_validation.cross_val_score 모델 검증의 새로운 차원: sklearn.cross_validation.cross_val_score파이썬의 Scikit-learn 라이브러리는 머신 러닝 프로젝트에 강력한 도구를 제공합니다. 그 중 sklearn.cross_validation.cross_val_score 함수는 모델의 성능을 평가하는 데 필수적인 역할을 맡고 있습니다. 이 포스팅에서는 cross_val_score 함수의 개념과 사용법, 그리고 실제로 어떻게 활용할 수 있는지에 대해 알아보겠습니다.cross_val_score 함수 소개cross_val_score 함수는 주어진 모델을 교차 검증을 통해 평가하며, 이를 통해 모델의 일반화 성능을 확인할 수 있습니다. 데이터의 특정 부분에 과적합된 모델을 피하고, 보다 안정적인 성능을 확인하는.. 2025. 9. 4. 다층 퍼셉트론: sklearn.neural_network.MLPClassifier 소개 다층 퍼셉트론: sklearn.neural_network.MLPClassifier 소개기계학습의 세계에 들어오면 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP)은 본질적으로 신경망의 기초가 되는 구조입니다. scikit-learn 라이브러리의 MLPClassifier는 이러한 다층 퍼셉트론을 이용해 분류 작업을 수행할 수 있도록 돕는 강력한 도구입니다. 이 블로그 포스트에서는 MLPClassifier의 기본 개념과 사용 방법, 그리고 간단한 예제를 통해 여러분이 이를 어떻게 활용할 수 있는지를 소개합니다.MLPClassifier란?MLPClassifier는 입력 데이터에 대한 레이어 기반의 인공 신경망을 구성하여 분류 작업을 수행합니다. 여러 은닉층을 통해 복잡한 데이터 패턴을 학습할 .. 2025. 9. 4. 타겟 변환 회귀: sklearn.compose.TransformedTargetRegressor 소개 타겟 변환 회귀: sklearn.compose.TransformedTargetRegressor 소개하기회귀 문제를 해결할 때, 종종 타겟 변수의 변환이 필요할 수 있습니다. scikit-learn의 TransformedTargetRegressor는 이러한 변환을 간편하게 관리할 수 있는 유용한 도구입니다. 이 포스팅에서는 TransformedTargetRegressor의 개념과 사용법에 대해 소개하고, 실용적인 예제를 제공하겠습니다.TransformedTargetRegressor란?TransformedTargetRegressor는 타겟 변수를 변환하여 회귀 모델을 학습시키고, 예측할 때 다시 원래의 범위로 역변환하는 기능을 제공합니다. 이를 통해 비정상적인 분포를 가진 데이터의 예측 성능을 향상시킬 수 .. 2025. 9. 4. 이전 1 ··· 22 23 24 25 26 27 28 ··· 454 다음 반응형