반응형 Python2720 sklearn NotFittedError: This KMeans instance is not fitted yet. 오류 해결하기 소개scikit-learn에서 KMeans 클러스터링을 사용하다 보면 'NotFittedError: This KMeans instance is not fitted yet.'라는 오류를 만날 수 있습니다. 이 오류는 모델이 데이터에 적합(fit)되지 않은 상태에서 예측(predict) 또는 변환(transform)을 시도할 때 발생합니다. 이번 글에서는 이 문제의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'NotFittedError'가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.cluster import KMeansimport numpy as np# 데이터 생성data = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4.. 2025. 8. 24. sklearn ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.version' 오류 해결하기 소개스카이킷 러닝(sklearn)을 사용하다가 'ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.version' 오류가 발생하는 경우는 비교적 흔한 상황입니다. 이 오류는 대개 sklearn 라이브러리가 제대로 설치되지 않았거나, 다른 문제가 생겨 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법을 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.version'' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn import versionprint(version)에러 해결 방법1. sklearn 모듈 설치 확인가장 먼저, sklearn이 설치되어 있는지.. 2025. 8. 24. sklearn MemoryError: Unable to allocate 오류 해결하기 소개Scikit-learn을 사용하다 보면 'MemoryError: Unable to allocate'라는 에러를 겪을 수 있습니다. 이 오류는 주로 데이터셋이 너무 커서 시스템의 메모리가 부족할 때 발생합니다. 오늘은 이 문제를 해결하기 위한 몇 가지 방법을 소개하겠습니다. 그래서 다시 한 번 스크립트를 실행하고, 문제없이 데이터 분석을 진행할 수 있도록 도와드릴게요!에러 발생 예시 코드MemoryError를 유발할 수 있는 간단한 예시 코드를 보겠습니다. 다음은 큰 데이터셋을 활용하려 할 때 발생할 수 있는 코드입니다.from sklearn.datasets import make_classificationfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifier# 큰 .. 2025. 8. 24. Estimator 클래스 이해하기: sklearn.base.BaseEstimator 활용하기 Estimator 클래스 이해하기: sklearn.base.BaseEstimator 활용하기머신러닝의 세계에서 Estimation은 데이터 예측 및 분석의 핵심적인 역할을 맡고 있습니다. sklearn.base.BaseEstimator 클래스는 이 Estimation의 가장 기본적인 틀을 제공하며, 모든 Scikit-Learn 모델이 이를 활용하여 일관성과 편리함을 추구합니다. 이번 포스팅에서는 BaseEstimator의 사용법과 함께 제너릭 Estimator 클래스를 만드는 방법을 알아보겠습니다.BaseEstimator 클래스 소개BaseEstimator 클래스는 Scikit-Learn에서 사용자 정의 추정기를 만들 때 필요한 여러 기본 메소드를 구현하도록 돕습니다. 모델의 기대값을 설정하고, 사용자 .. 2025. 8. 24. 결정 트리 분류기: sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 활용 방법 결정 트리 분류기: sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 활용 방법데이터 과학과 머신러닝 분야에서 결정 트리(Decision Tree)는 데이터 세트를 분할하여 예측을 수행하는 강력한 도구 중 하나입니다. 특히 sklearn.tree.DecisionTreeClassifier는 파이썬의 Scikit-learn 라이브러리 내에서 제공하는 분류 알고리즘으로, 직관적인 설명력과 해석 가능성 덕분에 많은 분석가와 연구자들에게 사랑받고 있습니다. 이번 포스팅에서는 DecisionTreeClassifier의 기본 개념과 사용법을 예제 코드와 함께 알아보겠습니다.DecisionTreeClassifier 소개DecisionTreeClassifier는 분류 문제를 해결하기 위한 결정 트리 모델로.. 2025. 8. 24. 서포트 벡터 회귀: sklearn.svm.SVR 사용법 서포트 벡터 회귀: sklearn.svm.SVR 사용법서포트 벡터 회귀(Support Vector Regression, SVR)는 머신러닝에서 중요하게 활용되는 회귀 기법입니다. scikit-learn 라이브러리의 sklearn.svm.SVR 클래스는 이러한 회귀 모델을 손쉽게 구현할 수 있게 해 줍니다. 이 포스팅에서는 sklearn.svm.SVR 클래스의 사용법과 함께 예제 코드를 통해 SVR이 어떻게 동작하는지 살펴보겠습니다.SVR(Support Vector Regression) 소개SVR은 서포트 벡터 머신(SVM)의 원리를 기반으로 한 회귀 모델로서, 주어진 데이터에 대해 최적의 선형(또는 비선형) 경계를 찾아 복잡한 관계를 모델링합니다. 주요 특징은 고차원 데이터에서도 효과적으로 작동하며, 논.. 2025. 8. 24. 이전 1 ··· 33 34 35 36 37 38 39 ··· 454 다음 반응형