반응형 Python2720 sklearn KeyError: 'params' 오류 해결하기 소개Scikit-learn을 사용하다 보면 때때로 'KeyError: 'params'' 오류가 발생할 수 있습니다. 이 오류는 보통 GridSearchCV나 RandomizedSearchCV와 같은 하이퍼파라미터 튜닝 함수에서 발생하게 됩니다. 이 블로그 글에서는 이 오류가 발생하는 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'KeyError: 'params'' 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.from sklearn.model_selection import GridSearchCVfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifier# 임의의 데이터 생성X = [[0, 0], [1, 1]]y = [0, 1]# RandomFo.. 2025. 8. 23. sklearn KeyError: 'feature_names' 오류 해결하기 소개Scikit-learn에서 머신러닝 모델을 다룰 때 'KeyError: 'feature_names'' 오류는 꽤 일반적으로 발생하는 문제입니다. 이 오류는 주로 데이터프레임에서 기존의 특성 이름을 잘못 참조할 때 발생하곤 합니다. 이번 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'KeyError: 'feature_names'' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import pandas as pdfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifier# 데이터셋 생성data = { 'feature1': [1, 2, 3], 'feature2': [4, 5, 6], 'label': [0, .. 2025. 8. 23. sklearn KeyError: 'feature_importances_' 오류 해결하기 소개Scikit-learn (sklearn)은 머신러닝을 위한 강력한 라이브러리가지만, 때로는 'KeyError: 'feature_importances_''와 같은 오류에 직면할 수 있습니다. 이 오류는 주로 모델이 특정한 피처 중요도 속성을 가지고 있지 않을 때 발생합니다. 예를 들어, 일부 모델은 피처 중요도를 제공하지 않으며, 이로 인해 관련 속성을 호출할 때 문제가 발생할 수 있습니다. 이 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'feature_importances_' 속성에 접근했을 때 발생할 수 있는 오류가 나타나는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.svm .. 2025. 8. 23. 서포트 벡터 머신: sklearn.svm.SVC로 분류하기 서포트 벡터 머신: sklearn.svm.SVC로 분류하기서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)은 강력한 분류 알고리즘으로, 높은 차원의 데이터에서도 효과적으로 작동합니다. 특히 sklearn.svm.SVC는 파이썬의 scikit-learn 라이브러리에서 제공하는 SVM의 구현이며, 사용자 친화적이면서도 강력한 분류 성능을 제공합니다. 이번 포스팅에서는 sklearn.svm.SVC의 기본 개념과 함께 간단한 예제를 소개합니다.sklearn.svm.SVC 개요sklearn.svm.SVC는 서포트 벡터 머신을 구현한 클래스입니다. 이 알고리즘은 두 클래스 간의 경계를 최적화하여 가장 가까운 데이터 포인트와의 거리를 최대화합니다. 이는 분류와 회귀 문제 모두에 적용될 수 있으며,.. 2025. 8. 23. 데이터 스케일링: sklearn.preprocessing.StandardScaler 사용법 데이터 스케일링: sklearn.preprocessing.StandardScaler 사용법데이터 분석과 머신러닝에 있어 데이터 스케일링은 매우 중요한 단계입니다. 특히, 다양한 스케일의 특징을 가진 입력 데이터가 있을 때, 이를 표준화하는 것은 모델의 성능 향상에 기여할 수 있습니다. 이번 포스트에서는 sklearn.preprocessing.StandardScaler의 사용법에 대해 알아보겠습니다.StandardScaler 소개StandardScaler는 주어진 데이터의 특성을 평균이 0이고 분산이 1이 되도록 변환합니다. 이는 각 특성을 표준 정규 분포(Standard Normal Distribution)로 변환하여 모델의 안정성과 성능을 높이는 데 도움을 줍니다.클래스 시그니처from sklearn... 2025. 8. 23. 범주형 변수 인코딩: sklearn.preprocessing.OneHotEncoder 활용하기 범주형 변수 인코딩: sklearn.preprocessing.OneHotEncoder 활용하기데이터 분석과 머신러닝 모델링을 할 때, 범주형 변수는 중요한 역할을 합니다. 그러나 이러한 변수를 모델에 직접 사용할 수는 없습니다. OneHotEncoder는 이런 범주형 변수를 수치형 데이터로 변환하여 모델이 이해할 수 있도록 돕는 간단하면서도 강력한 도구입니다. 이번 포스팅에서는 sklearn.preprocessing.OneHotEncoder의 사용법과 함께 그 활용 예제를 소개하겠습니다.OneHotEncoder 소개OneHotEncoder는 특정 범주형 변수의 카테고리를 이진 형식으로 변환하여 모델이 쉽게 이해할 수 있도록 합니다. 즉, 각 범주를 별도의 이진 열로 변환하고 해당 범주가 존재할 경우 1로.. 2025. 8. 23. 이전 1 ··· 34 35 36 37 38 39 40 ··· 454 다음 반응형