반응형 Python2720 sklearn ValueError: The solver 'lbfgs' does not support this problem. 오류 해결하기 소개머신러닝을 수행할 때, Scikit-learn의 Logistic Regression을 사용하면서 'ValueError: The solver 'lbfgs' does not support this problem.'이라는 오류가 발생할 수 있습니다. 이 오류는 보통 입력 데이터의 형태가 맞지 않거나, 잘못된 하이퍼파라미터 설정으로 인해 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법을 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: The solver 'lbfgs' does not support this problem.' 오류가 발생할 수 있는 예시 코드를 확인해 보겠습니다.from sklearn.linear_model import LogisticRegressionimport.. 2025. 9. 3. sklearn ValueError: The 'y' label must be 1d array. 오류 해결하기 소개기계 학습 작업을 진행할 때 'ValueError: The 'y' label must be 1d array.'라는 오류는 자주 발생하는 문제입니다. 이 오류는 주로 'y' 변수, 즉 레이블이 잘못된 차원의 배열일 때 발생합니다. 여기서는 이 오류의 원인과 해결 방법을 자세히 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: The 'y' label must be 1d array.' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionimport numpy as np# 가상의 데이터 생성X = np.arr.. 2025. 9. 3. sklearn ValueError: Size of array must match size of labels 오류 해결하기 소개머신러닝 라이브러리인 scikit-learn을 사용할 때, 종종 'ValueError: Size of array must match size of labels'라는 오류에 직면할 수 있습니다. 이 오류는 일반적으로 특정 배열의 크기가 레이블 배열의 크기와 일치하지 않을 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법을 함께 알아보도록 하겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: Size of array must match size of labels' 오류가 발생할 가능성이 있는 간단한 예시 코드를 같이 살펴보겠습니다.from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as np# 입력 데이터 (X)와 레이블 .. 2025. 9. 3. 재귀적 특성 제거: sklearn.feature_selection.RFE로 중요한 특성 찾기 재귀적 특성 제거: sklearn.feature_selection.RFE로 중요한 특성 찾기기계 학습에서 데이터 전처리는 매우 중요합니다. 그 중에서도 불필요한 특성을 제거하고, 모델 성능을 높이는 데 기여하는 기법으로 재귀적 특성 제거(Recursive Feature Elimination, RFE)가 있습니다. 이 포스팅에서는 sklearn.feature_selection.RFE를 사용하여 중요한 특성을 찾는 방법을 다루어 보겠습니다.sklearn.feature_selection.RFE 소개RFE는 모델을 반복적으로 학습시켜 가장 덜 중요한 특성을 제거해 나가는 과정입니다. 이 방법은 기능의 중요성을 평가하고 기능 집합을 점진적으로 줄여 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 효과적인 방법입니다.함수 시그니처.. 2025. 9. 3. 와인 데이터셋 로딩하기: sklearn.datasets.load_wine 활용하기 와인 데이터셋 로딩하기: sklearn.datasets.load_wine 활용하기와인 품질을 분석하고 예측하기 위한 데이터셋, 와인 데이터셋을 로딩하는 것은 머신러닝 프로젝트의 시작이라 할 수 있습니다. scikit-learn의 sklearn.datasets.load_wine 함수를 사용하면 쉽고 간편하게 이 데이터셋을 가져와 사용할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 load_wine 함수의 사용법과 예제 코드를 안내합니다.load_wine 함수 소개와인 데이터셋은 다양한 화학적 성분을 기반으로 와인의 품질을 분류하는 데 사용되는 데이터입니다. sklearn.datasets.load_wine 함수를 통해 이 데이터셋을 로딩하여 데이터 분석 및 모델 학습에 활용할 수 있습니다.함수 시그니처sklearn.da.. 2025. 9. 3. FunctionTransformer로 데이터 변환하기 FunctionTransformer: 데이터 변환의 마법을 부르다데이터 과학에 있어 변환은 그 자체로 예술입니다! scikit-learn의 FunctionTransformer는 사용자가 정의한 함수를 통해 데이터를 손쉽게 변환할 수 있게 도와주는 강력한 도구입니다. 이 포스팅에서는 FunctionTransformer의 기능과 실용적인 예제 코드를 소개합니다.FunctionTransformer 소개FunctionTransformer는 Python의 함수 또는 람다를 사용하여 입력 데이터를 변환할 수 있도록 해줍니다. 이 방법은 데이터 전처리 과정에서 유용하게 사용되며, 손쉽게 파이프라인에 적용할 수 있습니다. 더 나아가, 복잡한 변환을 간단하게 처리할 수 있습니다.클래스 시그니처sklearn.preproc.. 2025. 9. 3. 이전 1 ··· 23 24 25 26 27 28 29 ··· 454 다음 반응형