반응형 Python2720 sklearn TypeError: 'numpy.ndarray' object is not subscriptable 오류 해결하기 소개파이썬의 sklearn 라이브러리를 사용할 때 'TypeError: 'numpy.ndarray' object is not subscriptable' 오류에 직면할 수 있습니다. 이 오류는 주로 NumPy 배열에 잘못된 방식으로 접근하려고 할 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류가 발생하는 배경과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 예시 코드를 통해 어떤 상황에서 이 오류가 발생하는지 살펴보겠습니다.import numpy as npfrom sklearn.linear_model import LinearRegression# 데이터 생성X = np.array([[1, 2], [3, 4]])y = np.array([1, 2])# 모델 생성 및 학습model = LinearReg.. 2025. 8. 28. sklearn TypeError: 'numpy.float64' object is not iterable 오류 해결하기 소개Scikit-learn(또는 sklearn)은 데이터 분석과 머신러닝에서 매우 유용한 라이브러리입니다. 그러나 'TypeError: 'numpy.float64' object is not iterable'라는 오류가 발생할 때도 있습니다. 이 오류는 주로 반복(iterable) 구조가 필요한 곳에 부동 소수점 숫자(numpy.float64)가 사용될 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 다양한 해결 방법에 대해 다뤄보겠습니다.에러 발생 예시 코드우선, 'TypeError: 'numpy.float64' object is not iterable' 오류가 발생할 가능성이 있는 간단한 예제 코드를 살펴보겠습니다.import numpy as npfrom sklearn.model_selectio.. 2025. 8. 28. sklearn TypeError: 'SklearnModel' object is not subscriptable 오류 해결하기 소개딥러닝과 머신러닝의 세계에서 아름다움과 혼란이 공존하는 것처럼, 때때로 'TypeError: 'SklearnModel' object is not subscriptable' 오류가 발생할 수 있습니다. 이 오류는 주로 Sklearn 라이브러리의 모델 객체에 대해 리스트나 딕셔너리처럼 인덱싱하려고 할 때 발생합니다. 오늘 이 블로그 글에서는 이 오류가 발생하는 원인과 해결 방법에 대해 함께 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'TypeError: 'SklearnModel' object is not subscriptable' 오류를 발생시킬 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.from sklearn.linear_model import LinearRegression# 회귀 모델 생성model = L.. 2025. 8. 28. 특성 값 정규화하기: sklearn.preprocessing.MinMaxScaler 사용법 특성 값 정규화하기: sklearn.preprocessing.MinMaxScaler 사용법데이터 전처리의 중요한 단계 중 하나는 특성 값 정규화입니다. 이를 통해 데이터의 분포를 일정 범위로 조정함으로써 머신러닝 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 파이썬의 Scikit-learn 라이브러리에 포함된 MinMaxScaler는 이러한 정규화를 쉽게 수행할 수 있는 도구입니다. 이번 포스팅에서는 MinMaxScaler의 사용법과 실전 예제를 살펴보겠습니다.MinMaxScaler 소개MinMaxScaler는 각 특성의 값을 0과 1 사이의 범위로 조정하는 방법입니다. 즉, 각 값을 다음의 공식에 따라 변환합니다:X_scaled = (X - X_min) / (X_max - X_min)X는 원본 데이터, X_mi.. 2025. 8. 28. Pipeline을 이용한 모델 학습하기: sklearn.pipeline.Pipeline.fit 활용법 Pipeline을 이용한 모델 학습하기: sklearn.pipeline.Pipeline.fit 활용법머신러닝 파이프라인을 구성하는 것은 데이터 전처리와 모델 학습을 효율적으로 진행하는 데 필수적입니다. 파이썬의 scikit-learn 라이브러리는 이러한 파이프라인을 손쉽게 구현할 수 있는 sklearn.pipeline.Pipeline 클래스를 제공합니다. 이 포스팅에서는 Pipeline.fit 메서드를 활용하여 모델을 학습하는 방법을 소개하겠습니다.Pipeline.fit 메서드 소개Pipeline.fit 메서드는 정의된 파이프라인에 따라 데이터를 처리하고 학습 모델을 훈련시키는 기능을 수행합니다. 여러 단계의 변환기 및 추정기를 체계적으로 연결하여 데이터 처리의 병목을 줄이고, 코드의 가독성과 재사용성을.. 2025. 8. 28. KNN을 이용한 분류: sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier 활용하기 KNN을 이용한 분류: sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier 활용하기머신러닝의 세계는 다양한 면에서 사용자들을 매료시키고 흥미를 유발합니다. 그 중 하나가 바로 K-최근접 이웃(KNN, K-Nearest Neighbors) 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 단순하지만 강력한 분류 기법으로, 주어진 데이터 포인트에 가장 가까운 K개의 이웃을 기반으로 예측을 수행합니다. sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier를 활용하여 KNN을 사용하는 방법을 탐구해 보겠습니다.KNeighborsClassifier 소개KNeighborsClassifier는 scikit-learn 라이브러리에서 제공되는 KNN 분류 알고리즘의 구현입니다. 사용자는 K의 값을 조정하여.. 2025. 8. 28. 이전 1 ··· 29 30 31 32 33 34 35 ··· 454 다음 반응형