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Python2720

sklearn ValueError: Found array with 0 sample(s) while a minimum of 1 is required. 오류 해결하기 소개Scikit-learn을 사용하다 보면 가끔 'ValueError: Found array with 0 sample(s) while a minimum of 1 is required.'라는 오류를 마주칠 수 있습니다. 이 오류는 주로 입력 데이터가 빈 배열일 때 발생하며, 머신러닝 모델을 학습하거나 예측을 시도할 때 문제를 일으킨다. 이번 블로그 글에서는 이 오류가 발생하는 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드우선, 'ValueError: Found array with 0 sample(s) while a minimum of 1 is required.' 에러가 발생할 수 있는 상황을 보여주는 간단한 예제 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.linear_model import.. 2025. 8. 31.
sklearn ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead. 오류 해결하기 소개scikit-learn을 사용하다 보면 종종 'ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead'라는 오류를 마주칠 수 있습니다. 이 오류는 머신러닝 모델이 예측이나 학습을 위해 2차원 배열을 기대하는데, 1차원 배열을 제공할 때 발생합니다. 이번 블로그 포스트에서는 이 오류에 대해 자세히 알아보고, 문제를 해결할 수 있는 방법들을 제시하겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 해당 오류가 발생하는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as np# 1D 배열 생성X = np.array([1, 2, 3, 4, 5])y = np.array([1, 2, 3, 4,.. 2025. 8. 31.
sklearn ValueError: Could not interpret the input 오류 해결하기 소개머신 러닝에서 데이터 시각화는 피처 간의 관계 및 모델의 성능을 평가하는 중요한 단계입니다. 그러나 종종 'ValueError: Could not interpret the input' 오류가 발생할 수 있습니다. 이 오류는 보통 지정한 데이터의 형식이 예상과 다르거나 이해할 수 없는 경우 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 에러의 원인과 해결 방법을 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드가장 일반적인 시나리오 중 하나는 Pandas DataFrame에서 데이터를 시각화할 때 발생하는 예입니다. 아래 코드를 통해 어떻게 오류가 발생하는지를 살펴보겠습니다.import pandas as pdimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt# 데이터프레임 생성dat.. 2025. 8. 31.
TfidfVectorizer로 텍스트 데이터를 벡터화하기 TfidfVectorizer로 텍스트 데이터를 벡터화하기: 정보의 심층 분석 시작하기데이터 과학과 자연어 처리(NLP)의 세계에서 TfidfVectorizer는 입력된 텍스트를 수치화하여 머신러닝 모델이 이해할 수 있도록 만들어주는 소중한 도구입니다. 이 포스팅에서는 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 원리를 통해 어떻게 효과적으로 텍스트 데이터를 벡터화할 수 있는지 설명합니다.TfidfVectorizer 소개TfidfVectorizer는 주어진 문서 내에서 단어의 중요도를 평가하여 텍스트를 수치 벡터로 변환합니다. 이는 특정 단어가 문서에서 얼마나 중요한지를 고려하여 각 단어의 상대적인 중요성을 계산합니다. TF-IDF 값이 높을수록 해당 단어는 문.. 2025. 8. 31.
VotingClassifier로 다양한 모델 결합하기 VotingClassifier: 다양한 머신러닝 모델 결합하기머신러닝의 세계에서 모델의 다양성과 협업은 성능을 극대화하는 핵심 요소입니다. VotingClassifier는 여러 개의 모델을 결합하여 최종 예측을 도출하는 강력한 도구입니다. 이 포스팅에서는 VotingClassifier의 사용법과 함께 다양한 모델을 조합하는 방법에 대한 예제를 소개합니다.VotingClassifier 소개VotingClassifier는 서로 다른 머신러닝 모델의 예측을 집계하여 최종 예측 결과를 만드는 앙상블 방법입니다. 여러 모델이 상호 보완적인 강점을 가질 때, 이를 통해 더 높은 정확도와 더 나은 일반화된 성능을 얻을 수 있습니다.클래스 시그니처VotingClassifier(estimators, voting='har.. 2025. 8. 31.
RandomForestRegressor로 회귀 모델 생성하기 RandomForestRegressor로 회귀 모델 생성하기: 강력한 예측력을 자랑하는 머신러닝 알고리즘머신러닝의 세계에서 다양한 알고리즘 중에서도 RandomForestRegressor는 특히 회귀 문제에 효과적인 솔루션으로 알려져 있습니다. 이 포스트에서는 RandomForestRegressor를 사용하여 회귀 모델을 생성하는 방법과 함께 실전 예제를 통해 그 강력한 성능을 확인해보겠습니다.RandomForestRegressor 소개RandomForestRegressor는 여러 개의 결정 트리(Decision Trees)를 결합하여 예측을 수행하는 앙상블 학습 방법입니다. 자주 사용되는 이유는 노이즈에 강하고, 과적합의 위험을 줄이며, 데이터에 대한 적응력이 뛰어나기 때문입니다.모델 시그니처from .. 2025. 8. 31.
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