반응형 Python2720 sklearn TypeError: Expected sequence or array-like 오류 해결하기 소개파이썬의 머신러닝 라이브러리인 scikit-learn에서 'TypeError: Expected sequence or array-like' 에러는 종종 발생합니다. 이 오류는 데이터 입력이 예상한 형식이 아닐 때 발생하곤 합니다. 이 블로그에서는 이 오류를 발생시키는 일반적인 원인과 그 해결책을 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'TypeError: Expected sequence or array-like' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.linear_model import LinearRegression# 잘못된 입력 데이터X = None # None 타입은 배열 형식이 아님y = [1, 2, 3, 4]# 모델 초기화 및 학습model = Lin.. 2025. 8. 29. sklearn TypeError: Estimator is not fitted yet. 오류 해결하기 소개머신러닝 모델을 만들다보면 여러 가지 오류에 부딪히게 됩니다. 그 중 하나가 'TypeError: Estimator is not fitted yet'입니다. 이 오류는 모델을 훈련시키기 전에 예측을 시도할 때 발생합니다. 이 블로그 포스트에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드우선, 'TypeError: Estimator is not fitted yet' 에러를 발생시킬 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression# 데이터셋 로드data = load_iris()X, y = data.data, data.tar.. 2025. 8. 29. sklearn TypeError: DataFrame constructor not properly called! 오류 해결하기 소개스키킷런(Sklearn)을 사용하면서 'TypeError: DataFrame constructor not properly called!'라는 오류를 만나는 경우가 있습니다. 이 오류는 일반적으로 데이터프레임을 생성할 때, 기대하는 형식에 맞지 않는 데이터를 전달했을 때 발생합니다. 이번 포스팅에서는 이 오류의 원인과 해결 방법을 안내해 드리겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'TypeError: DataFrame constructor not properly called!' 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 확인해보겠습니다.import pandas as pdfrom sklearn.datasets import load_iris# 데이터 로드iris = load_iris()data = iris.d.. 2025. 8. 29. 선형판별분석: sklearn LinearDiscriminantAnalysis 활용하기 선형판별분석: sklearn LinearDiscriminantAnalysis 활용하기데이터 분석과 기계 학습에서 강력한 도구인 선형판별분석(Linear Discriminant Analysis)는 클래스 간의 차이를 최대화하면서 새로운 샘플을 효과적으로 분류하는 방법입니다. 이 포스팅에서는 sklearn 라이브러리의 LinearDiscriminantAnalysis 클래스를 활용해 선형판별분석의 간단한 사용법을 소개하겠습니다.선형판별분석(Linear Discriminant Analysis) 소개LinearDiscriminantAnalysis는 데이터가 여러 클래스에 속할 때 각 클래스 간에 가장 잘 분리될 수 있는 선형 결정을 내리는 방법입니다. 이는 주로 분류 문제에 사용되며, 데이터의 차원을 줄여주기도 .. 2025. 8. 29. 밀도 기반 클러스터링: sklearn DBSCAN으로 클러스터 탐색하기 밀도 기반 클러스터링: sklearn DBSCAN으로 클러스터 탐색하기데이터 분석의 세계에는 수많은 기법들이 존재합니다. 그 중에서도 밀도 기반 클러스터링은 데이터 내에 자연스러운 그룹을 발견하는 데 큰 도움을 주는 기법입니다. DBSCAN은 특히 소음 데이터에 강한 내성을 가지며, 복잡한 형태의 클러스터를 발견하는 데 뛰어난 성능을 발휘하는 알고리즘입니다. 이번 포스팅에서는 sklearn 라이브러리를 활용하여 DBSCAN을 사용하는 방법과 예제를 소개하겠습니다.DBSCAN 소개DBSCAN은 Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise의 약자로, 데이터 포인트의 밀도를 기반으로 클러스터를 형성합니다. 이 알고리즘은 두 가지 주요 매개변수인 e.. 2025. 8. 29. 결정 트리 시각화하기: sklearn.tree.export_graphviz 사용법 결정 트리 시각화하기: sklearn.tree.export_graphviz 사용법결정 트리는 데이터 과학과 기계 학습에서 강력한 도구입니다. 데이터를 더욱 잘 이해하고, 모델의 행동을 시각적으로 표현하려면 결정 트리를 시각화하는 것이 중요합니다. 이 포스팅에서는 sklearn.tree.export_graphviz 함수를 사용하여 결정 트리를 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.sklearn.tree.export_graphviz 함수 소개이 함수는 결정 트리를 그래프 형식으로 표현할 수 있도록 도와줍니다. 이는 트리 구조와 그 결정 경계를 직관적으로 이해하는 데 큰 도움이 됩니다. export_graphviz 함수는 트리 구조의 각 노드와 그 노드가 사용하는 데이터 특징을 시각화합니다.함수 시그니처skl.. 2025. 8. 29. 이전 1 ··· 28 29 30 31 32 33 34 ··· 454 다음 반응형