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sklearn ValueError: Number of classes is less than 2 오류 해결하기 소개머신러닝에서 데이터를 다루다보면 여러 가지 오류에 직면할 수 있습니다. 그중 하나가 바로 'ValueError: Number of classes is less than 2'입니다. 이 오류는 보통 분류기(classifier)인 sklearn 모델을 초기화할 때 발생하며, 주로 분류할 클래스의 수가 2 미만일 때 나타납니다. 이 블로그 글에서는 이 문제의 원인과 해결 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: Number of classes is less than 2' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 확인해 보겠습니다.from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.ensemble i.. 2025. 9. 1.
sklearn ValueError: Multioutput target is not supported. 오류 해결하기 소개모델 학습을 위해 scikit-learn의 ML 알고리즘을 사용할 때 'ValueError: Multioutput target is not supported'라는 오류가 발생할 수 있습니다. 이 오류는 학습 데이터의 레이블이 여러 개일 때 발생하는 문제입니다. 이 블로그 글에서는 이 문제의 원인과 해결 방법을 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: Multioutput target is not supported' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.from sklearn.datasets import make_multilabel_classificationfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom skle.. 2025. 9. 1.
sklearn ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64') 오류 해결하기 소개Scikit-learn을 사용하여 머신러닝 모델을 학습하거나 예측할 때, 'ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64')' 오류는 자주 발생할 수 있는 문제입니다. 이 오류는 데이터에 결측치(NaN), 무한대(infinity), 또는 너무 큰 값이 포함되어 있을 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError'가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.import numpy as npfrom sklearn.linear_model import LinearRegression# NaN 값이 포함된 데이터 생성X =.. 2025. 9. 1.
Balanced Accuracy Score로 불균형 데이터 평가하기 Balanced Accuracy Score로 불균형 데이터 평가하기머신러닝 모델의 성능 평가에서 불균형 데이터 문제는 매우 중요한 이슈입니다. 이러한 데이터에서 일반적인 정확도(Accuracy) 지표는 신뢰할 수 없기 때문에, Balanced Accuracy Score가 주목받고 있습니다. 본 포스팅에서는 불균형 데이터에서 Balanced Accuracy Score의 장점과 사용법을 소개합니다.Balanced Accuracy Score란?Balanced Accuracy Score는 모델의 성능을 평가할 때 각 클래스의 진짜 긍정률(True Positive Rate)을 평균내어 계산한 지표입니다. 이 방법은 불균형 데이터에서 소수 클래스의 모형 성능을 정확히 반영할 수 있도록 도와줍니다.수식Balanced.. 2025. 9. 1.
Permutation Importance로 모델 해석하기 Permutation Importance: 모델 해석에 대한 새로운 접근기계 학습의 세계는 복잡하고 매혹적입니다. 모델의 예측력이 중요하지만, 무언가를 예측할 수 있다면 그 이유도 이해하고 싶어지죠. Permutation Importance는 이러한 궁금증을 풀어줄 수 있는 훌륭한 도구입니다. 이 포스팅에서는 Permutation Importance를 통해 모델 해석을 하는 방법과 그 적용 예제를 소개합니다.Permutation Importance란?Permutation Importance는 예측 모델의 특성(변수) 중요성을 측정하는 기법입니다. 이 방법은 각 변수의 중요성을 평가하기 위해 예측 결과의 변경을 관찰하는 방식으로 진행됩니다. 데이터를 무작위로 변형하여 특정 변수가 모델 성능에 미치는 영향을.. 2025. 9. 1.
GaussianProcessRegressor로 회귀 문제 해결하기 GaussianProcessRegressor: 회귀 문제를 해결하는 강력한 도구회귀 분석은 데이터 과학에서 중요한 부분을 차지합니다. 오늘은 GaussianProcessRegressor를 통해 어떻게 복잡한 회귀 문제를 해결할 수 있는지를 알아보겠습니다. 이 도구는 머신러닝에서 가우시안 프로세스를 이용하여 데이터를 모델링하고 예측하는 데 유용합니다. 회귀 문제에 대한 새로운 아이디어와 통찰력을 얻기에 적합한 도구군이 될 것입니다!GaussianProcessRegressor 소개GaussianProcessRegressor는 Scikit-learn 라이브러리에서 제공하는 회귀 모델로, 고급 통계적 방법을 사용하여 예측을 수행합니다. 이 접근법의 매력적인 점은 데이터의 불확실성을 효과적으로 반영할 수 있다는 .. 2025. 9. 1.
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