반응형 Python2720 sklearn ImportError: accuracy_score 임포트 오류 해결하기 소개파이썬의 머신러닝 라이브러리인 scikit-learn을 사용할 때 'ImportError: cannot import name 'accuracy_score'' 에러가 발생할 수 있습니다. 이 오류는 주로 잘못된 임포트 경로 혹은 라이브러리의 설치 문제 때문에 발생합니다. 이번 블로그에서는 이 에러의 발생 원인 및 해결 방법을 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ImportError'가 발생할 만한 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.metrics import accuracy_score# 간단한 예측 값과 실제 값y_true = [0, 1, 0, 1]y_pred = [0, 0, 1, 1]# 정확도 점수 계산score = accuracy_score(y_true, y_pred)p.. 2025. 9. 27. sklearn ImportError: Pipeline 임포트 오류 해결하기 소개머신러닝을 위한 인기 라이브러리인 scikit-learn을 사용할 때, ImportError: cannot import name 'Pipeline' 오류에 직면할 수 있습니다. 이 에러는 주로 'Pipeline' 클래스를 가져오려 할 때 발생하는데, 설정이나 설치에 문제가 있는 경우가 많습니다. 오늘은 이 문제의 발생 원인과 실제 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드아래는 'Pipeline' 클래스를 임포트할 때 발생할 수 있는 오류를 보여주는 간단한 예시 코드입니다.from sklearn.pipeline import Pipeline# 파이프라인 만들기pipeline = Pipeline(steps=[('step1', 'SomeTransformer()')])에러 해결 방법1. sciki.. 2025. 9. 27. sklearn FileNotFoundError: 모델 파일을 찾을 수 없음 오류 해결하기 소개머신러닝 모델을 사용하며 scikit-learn을 활용할 때, 'FileNotFoundError: 모델 파일을 찾을 수 없음' 오류가 발생할 수 있습니다. 이 오류는 주로 모델을 저장한 경로를 잘못 지정했거나, 파일이 존재하지 않을 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이러한 오류의 원인과 해결 방법에 대해 탐구해 보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'FileNotFoundError'가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import joblib# 모델 파일 경로 설정 (잘못된 경로)model_path = 'model/my_model.pkl'# 모델 로드model = joblib.load(model_path)print("모델이 성공적으로 로드되었습니다!")에러 해결 방법1. 올바른 파일.. 2025. 9. 27. update_yaxes로 Y축 속성 관리하기 Plotly에서 update_yaxes로 Y축 속성 관리하기Plotly는 데이터 시각화의 강력한 도구입니다. 특히, update_yaxes 메소드를 사용하면 Y축의 속성을 손쉽게 관리하고 개선할 수 있습니다. 본 포스트에서는 update_yaxes 메소드의 활용 방법과 여러 가지 예제를 통해 차트를 더욱 매력적으로 만드는 방법을 소개하겠습니다.update_yaxes 메소드 소개update_yaxes 메소드는 Plotly 그래프의 Y축 속성을 업데이트하는 데 사용됩니다. 이 메소드를 통해 축의 범위, 제목, 레이블 및 기타 스타일 속성을 설정할 수 있으며, 이를 통해 그래프를 더욱 이해할 수 있도록 돕습니다.함수 시그니처figure.update_yaxes(**kwargs)매개변수:title: Y축의 제목을.. 2025. 9. 27. update_xaxes로 X축 속성 수정하기 Plotly에서 update_xaxes로 X축 속성 수정하기데이터 시각화는 정보를 손쉽게 이해하는 데 큰 도움을 주며, Plotly와 같은 라이브러리를 통해 보다 직관적으로 수행할 수 있습니다. 특히, update_xaxes 함수를 사용하면 X축의 다양한 속성을 커스터마이즈할 수 있어 더 매력적인 그래프를 만들 수 있습니다. 이 포스팅에서는 update_xaxes의 사용법을 알아보겠습니다.update_xaxes 함수 소개update_xaxes 함수는 Plotly의 figure 객체에서 X축의 속성을 손쉽게 수정할 수 있게 해줍니다. 여기에는 레이블, 타이틀, 범위 등 다양한 요소가 포함됩니다. 이를 활용해 데이터가 보다 명확하게 드러나도록 조정할 수 있습니다.함수 시그니처figure.update_xaxe.. 2025. 9. 27. showlegend로 범례 표시 조절하기 Plotly의 showlegend: 범례 표시 조절하기데이터 시각화는 정보를 전달하는 강력한 도구입니다. 특히 Plotly 라이브러리를 활용한 시각화는 쉽고 직관적입니다. 그 중에서도 showlegend 속성을 사용하여 범례 표시를 조절하는 방법을 소개하겠습니다. 이 포스팅에서는 showlegend 속성의 기능과 예제를 통해 더욱 멋진 데이터 시각화를 만들어 보겠습니다.showlegend 속성 소개showlegend는 Plotly의 그래프 구성요소에서 사용 가능한 속성으로, 특정 그래프 요소의 범례를 표시할지 말지를 결정합니다. 범례는 그래프에서 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 돕지만, 때로는 범례가 과하게 많아 오히려 시각적으로 혼잡해질 수 있습니다. 이럴 때 showlegend를 활용해 범례 표시를 .. 2025. 9. 27. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 454 다음 반응형