반응형 Python2534 sklearn RuntimeError: The feature names should be unique. 오류 해결하기 소개파이썬의 사전 학습 라이브러리인 scikit-learn을 사용할 때, 'RuntimeError: The feature names should be unique.'라는 오류가 발생하는 경우가 있습니다. 이 오류는 일반적으로 데이터프레임의 피처(특징) 이름이 중복될 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이 오류가 발생하는 원인과 해결 방법을 구체적으로 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'RuntimeError: The feature names should be unique.'가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 보겠습니다.import pandas as pdfrom sklearn.linear_model import LinearRegression# 중복된 피처 이름을 가진 데이터프레임 생성data =.. 2025. 8. 26. sklearn RuntimeError: Failed to parse 'X' as a numpy array 오류 해결하기 소개Python의 Scikit-learn에서 머신러닝 모델을 훈련시키려고 할 때 'RuntimeError: Failed to parse 'X' as a numpy array'라는 오류가 발생하는 경우가 종종 있습니다. 이 오류는 주로 입력 데이터 'X'가 올바른 형식의 NumPy 배열이 아닐 때 발생합니다. 이번 포스트에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 이 오류가 발생할 가능성이 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.linear_model import LinearRegression# 잘못된 형태의 입력 데이터 (리스트의 리스트가 아님)X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] # 이 값은 올바른 형식처럼 보이나y = [1.. 2025. 8. 26. sklearn RuntimeError: Failed to compile the model 오류 해결하기 소개머신러닝 프로젝트를 진행하면서 'RuntimeError: Failed to compile the model' 오류에 직면하는 경우가 종종 있습니다. 이 오류는 주로 모델의 컴파일 과정에서 발생하는 문제로, 다양한 원인이 있을 수 있습니다. 이 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'RuntimeError: Failed to compile the model' 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.from sklearn.linear_model import LinearRegression# 데이터 및 모델 생성X = [[1], [2], [3], [4]]y = [1, 2, 3, 4]model = LinearRegression()# 모델 훈.. 2025. 8. 26. 텍스트 데이터 전처리: sklearn.feature_extraction.TextVectorization 활용하기 텍스트 데이터 전처리: sklearn.feature_extraction.TextVectorization 활용하기텍스트 데이터는 데이터 분석과 머신러닝에서 핵심적인 역할을 하지만, 데이터의 본래 형태는 모델이 이해할 수 있는 숫자 형태로 변환해야 합니다. 이 과정에서 sklearn.feature_extraction.TextVectorization을 활용하면 매우 유용합니다. 이번 포스팅에서는 텍스트 데이터를 효과적으로 전처리하고 벡터화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.TextVectorization 소개텍스트 데이터를 모델에 입력하기 전에 효율적으로 변환할 수 있는 TextVectorization 클래스를 사용하면 매우 간편하게 벡터를 생성할 수 있습니다. 이 클래스는 텍스트를 다양한 방식으로 전처리하고, .. 2025. 8. 26. 확률적 경량 부스팅으로 회귀 수행하기 확률적 경량 부스팅 모델로 회귀 분석을 수행하는 방법확률적 경량 부스팅(Probabilistic LightGBM)은 모델 효율성을 극대화하면서 예측 성능을 끌어 올리는 혁신적인 머신러닝 기법입니다. 이러한 모델링 기법은 주로 분류 문제에서 사용되지만, 회귀 문제를 해결하는 데도 매우 유용합니다. 본 포스팅에서는 확률적 경량 부스팅을 사용하여 회귀 분석을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.확률적 경량 부스팅이란?확률적 경량 부스팅은 LightGBM이라는 머신러닝 프레임워크의 한 기능으로, 고속 데이터 처리를 위해 설계되었습니다. 이 접근 방식은 대규모 데이터셋에서도 빠른 속도로 학습할 수 있도록 최적화되어 있으며, 회귀 문제에 대해서도 뛰어난 성능을 보여줍니다. 특히, 데이터가 방대할 때 경량의 이점을 .. 2025. 8. 26. 회귀 문제 해결: sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor 적용하기 회귀 문제 해결: sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor 적용하기회귀 문제는 머신러닝에서 매우 흔하게 마주치는 작업 중 하나입니다. 현재 데이터의 패턴을 분석하고, 목표 변수에 대한 예측을 수행하는 것을 목표로 하죠. scikit-learn의 GradientBoostingRegressor를 사용하면 점진적으로 여러 개의 약한 학습기를 결합하여 강력한 회귀 모델을 생성할 수 있습니다. 이 포스팅에서는 GradientBoostingRegressor의 기본 개념과 함께 실제 적용 예제를 통해 그 사용법을 알아보겠습니다.GradientBoostingRegressor 소개GradientBoostingRegressor는 부스팅 기법을 통해 K개의 약한 결정 트리를 결합하여 강력.. 2025. 8. 26. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 423 다음 반응형