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Python2720

sklearn ValueError: A single label can only be encoded as 0 or 1 오류 해결하기 소개머신러닝을 하다가 'ValueError: A single label can only be encoded as 0 or 1' 오류를 만나는 경우가 종종 있습니다. 이 오류는 주로 이진 분류 문제에서 라벨을 인코딩할 때 발생합니다. 이 글에서는 이 에러가 발생하는 주된 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: A single label can only be encoded as 0 or 1' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 확인해 보겠습니다.from sklearn.preprocessing import LabelEncoder# 라벨 인코더 생성label_encoder = LabelEncoder()# 잘못된 라벨 데이터 예시 (단일 레이블 이상)lab.. 2025. 8. 30.
sklearn TypeError: unhashable type: 'array' 오류 해결하기 소개머신러닝에서 유명한 라이브러리인 Scikit-learn을 사용할 때 'TypeError: unhashable type: 'array'' 오류에 직면할 수 있습니다. 이 오류는 주로 Numpy 배열을 딕셔너리의 키로 사용하려고 할 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이와 관련된 오류의 원인과 해결 방법을 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'TypeError: unhashable type: 'array'' 에러가 발생할 가능성이 있는 간단한 예제 코드를 살펴보겠습니다.import numpy as npfrom sklearn.cluster import KMeans# 데이터를 정의X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])# KMean.. 2025. 8. 30.
sklearn TypeError: must be str, not int 오류 해결하기 소개Scikit-learn을 사용하면서 'TypeError: must be str, not int' 오류에 직면하는 경우가 있습니다. 이 오류는 데이터의 형식이 잘못되었거나, 문자열 대신 정수형을 사용하려고 할 때 발생합니다. 이 블로그 포스트에서는 이러한 오류를 해결하는 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'TypeError: must be str, not int' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.preprocessing import LabelEncoder# 인코더 초기화encoder = LabelEncoder()# 잘못된 형식의 데이터 (정수형)data = [1, 2, 3, 4, 5]# LabelEncoder를 사용하여 데이터 변환en.. 2025. 8. 30.
다항 나이브 베이즈: sklearn MultinomialNB를 통한 텍스트 분류 다항 나이브 베이즈: sklearn MultinomialNB를 통한 텍스트 분류텍스트 데이터를 다루는 일, 특히 분류 작업은 인공지능 및 머신러닝의 중요한 분야 중 하나입니다. 다항 나이브 베이즈 알고리즘은 간단하면서도 강력한 접근 방식으로, 텍스트 분류에서 많은 사랑을 받고 있습니다. 이 포스팅에서는 sklearn의 MultinomialNB 클래스를 사용하여 다항 나이브 베이즈 기법으로 텍스트를 효과적으로 분류하는 방법을 소개합니다.MultinomialNB 소개MultinomialNB는 나이브 베이즈 분류기의 한 종류로, 주로 텍스트 데이터와 같은 다항 분포 데이터를 다루는 데 적합합니다. 이 모델은 각 단어의 출현 확률을 기반으로 하여 문서의 클래스 확률을 예측합니다. 공부해본다면 복잡한 수학 없이도.. 2025. 8. 30.
계층적 K-겹 교차 검증: sklearn StratifiedKFold 활용법 계층적 K-겹 교차 검증: sklearn StratifiedKFold 활용법모델 성능을 평가하는 데 있어 교차 검증은 필수적인 기법입니다. 그 중에서도 계층적 K-겹 교차 검증은 불균형 데이터셋에서도 각 클래스의 비율을 유지하면서 훈련 데이터와 검정 데이터를 분할할 수 있는 방법입니다. 오늘은 sklearn의 StratifiedKFold 클래스를 활용하는 방법을 소개합니다.StratifiedKFold 소개StratifiedKFold는 K-겹 교차 검증의 한 형태로, 데이터셋을 K개의 같은 크기의 그룹으로 나누되 각 그룹의 클래스 비율이 원래 데이터셋과 비슷하도록 조정합니다. 이를 통해 다양한 클래스의 균형 잡힌 평가가 가능해집니다.클래스 시그니처from sklearn.model_selection impo.. 2025. 8. 30.
t-SNE를 통한 데이터 시각화: sklearn의 TSNE 소개 t-SNE를 통한 데이터 시각화: sklearn의 TSNE 소개데이터 과학의 세계에서 데이터 시각화는 중요한 역할을 합니다. 시각화 기술 중 하나인 t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)는 고차원 공간의 복잡한 데이터를 저차원 공간으로 효과적으로 표현해 줍니다. 이번 블로그 포스팅에서는 sklearn 라이브러리의 TSNE 클래스를 사용하여 t-SNE 기법을 구현하는 방법을 밝히고, 실전 예제를 통해 그 진가를 알아보겠습니다!t-SNE란 무엇인가?t-SNE는 고차원 데이터의 점들 간의 거리를 보존하면서, 저차원으로 데이터를 맵핑하는 기술입니다. 주로 대규모 데이터 시각화, 클러스터 분석 등에 사용되며, 복잡한 구조와 패턴을 거친 리디자인으로 표현합니다. .. 2025. 8. 30.
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