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Python2720

sklearn ValueError: Shapes of arrays must be equal 오류 해결하기 소개파이썬의 머신러닝 라이브러리인 scikit-learn을 사용할 때, 'ValueError: Shapes of arrays must be equal'라는 오류를 종종 마주칠 수 있습니다. 이 오류는 배열의 크기가 일치하지 않을 때 발생합니다. 특히 모델 학습이나 예측을 진행할 때 이러한 오류가 자주 발생하는데요, 이번 블로그 글에서는 이러한 에러가 발생하는 이유와 해결 방법에 대해 다뤄보겠습니다.에러 발생 예시 코드우선 'ValueError: Shapes of arrays must be equal' 오류가 발생할 수 있는 코드 예시를 살펴보겠습니다.from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as np# x와 y 배열 생성x = np.a.. 2025. 9. 2.
sklearn ValueError: Sample array must be 1 or 2-dimensional 오류 해결하기 소개Scikit-learn을 사용하면서 'ValueError: Sample array must be 1 or 2-dimensional'이라는 오류가 발생할 때가 있습니다. 이 오류는 주로 입력 데이터의 차원이 올바르지 않을 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 이러한 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.svm import SVCimport numpy as np# 잘못된 차원의 샘플 데이터 생성data = np.array(5) # 0차원 배열labels = np.array([0, 1]) # 레이블# SVM 모델 생성 및 훈련model = SVC()model.fit(data, labe.. 2025. 9. 2.
sklearn ValueError: Operation not supported 오류 해결하기 소개머신러닝을 하며 scikit-learn을 사용할 때, 'ValueError: Operation not supported'라는 오류를 만나게 될 수 있습니다. 이 오류는 주로 잘못된 데이터 형식이나 모델의 특정 메서드를 사용할 때 발생합니다. 이 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법을 자세히 살펴보도록 하겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: Operation not supported'가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 확인해 보겠습니다.from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression# 데이터셋 로드data = load_iris()X, y = data.data, dat.. 2025. 9. 2.
교차 검증으로 모델 성능 평가하기 교차 검증: 모델 성능 평가의 핵심!데이터 과학의 세계에서, 모델의 성능은 결정적인 요소입니다. 바로 이때 교차 검증이 등장합니다! 교차 검증은 데이터셋을 효과적으로 활용하여 모델의 성능을 정확하게 평가할 수 있게 도와주는 기법입니다. 이번 포스팅에서는 교차 검증의 전반적인 이해, 어떻게 동작하는지, 그리고 실용적인 코드 예제를 소개할 것입니다.교차 검증이란?교차 검증은 주어진 데이터셋을 훈련 세트와 검증 세트로 나누어 모델의 일반화 능력을 평가하는 과정입니다. 일반적인 절차로는 데이터를 여러 번 나누어 다양한 모델 교육과 평가를 수행하는 방식인데, 이렇게 함으로써 데이터의 분포가 모델 성능에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다.대표적인 교차 검증 기법K-겹 교차 검증: 데이터를 K개의 부분으로 나누고 .. 2025. 9. 2.
ROC 곡선으로 모델 성능 평가하기 ROC 곡선으로 모델 성능 평가하기: 딥러닝의 새로운 시각모델의 성능을 평가하는 과정은 데이터 과학에서 극히 중요한 단계입니다. 그 중에서도 ROC 곡선은 이진 분류 모델의 성능을 직관적으로 보여주는 도구입니다. 이번 글에서는 ROC 곡선의 개념과 함께 이를 활용한 모델 평가 방법을 탐색해보겠습니다.ROC 곡선 정의ROC(Receiver Operating Characteristic) 곡선은 전체 진짜 양성 비율(TPR)과 전체 잘못된 양성 비율(FPR)을 시각적으로 표현한 그래프입니다. 이 곡선은 다양한 임계값에서 모델의 성능을 평가하는 데 유용합니다. 주목할 점은, ROC 곡선 아래의 면적(AUC)이 클수록 모델의 성능이 뛰어나다는 것입니다. AUC의 값은 0.5(무작위 추측)에서 1.0(완벽한 분류기.. 2025. 9. 2.
평균 절대 오차 계산하기: mean_absolute_error 사용법 평균 절대 오차 계산하기: mean_absolute_error 사용법데이터 분석에서 모델의 성능을 평가하는 것은 매우 중요합니다. 그 중 하나가 평균 절대 오차(Mean Absolute Error, MAE)입니다. 파이썬의 sklearn.metrics 모듈에서 제공하는 mean_absolute_error 함수는 예측값과 실제값의 차이를 절대적으로 평균하는 데 사용됩니다. 이번 포스팅에서는 이 함수의 사용법에 대해 알아보겠습니다.mean_absolute_error 함수 소개mean_absolute_error 함수는 실제값과 예측값 사이의 차이를 측정하여, 모델이 얼마나 정확한지를 평가하는 지표입니다. 이는 각 데이터 포인트의 오차를 절대로 계산하고, 그 평균을 내어 결과적으로 얼마나 예측이 잘 이루어졌는지.. 2025. 9. 2.
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