반응형 Python2534 sklearn NotImplementedError: The method is not implemented. 오류 해결하기 소개머신러닝 라이브러리인 scikit-learn을 사용할 때 'NotImplementedError: The method is not implemented' 에러는 종종 얼굴을 들이밀곤 합니다. 이 오류는 일반적으로 사용하려는 모델이나 메서드가 특정 데이터나 형식에 대해 구현되지 않았을 때 발생합니다. 오늘은 이러한 에러의 원인과 해결 방법을 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 이 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다. 여기서는 모델의 fit 메서드를 사용할 때 실수로 잘못된 매개변수를 전달하는 상황을 관찰할 것입니다.from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as np# 데이터 생성X = np.array([[1,.. 2025. 8. 25. sklearn NotFittedError: This StandardScaler instance is not fitted yet. 오류 해결하기 소개Scikit-learn에서 'NotFittedError: This StandardScaler instance is not fitted yet.' 에러는 주로 StandardScaler 또는 다른 변환기 객체에 대해 fit 메서드가 호출되지 않았을 때 발생합니다. 이 오류는 데이터 전처리 과정에서 자주 나타나는 문제로, 데이터가 제대로 변환되지 않으면 모델 학습에도 악영향을 줍니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'NotFittedError'가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.preprocessing import StandardScalerimport numpy as np# 데이터 생성data =.. 2025. 8. 25. sklearn NotFittedError: This PCA instance is not fitted yet. 오류 해결하기 소개Scikit-learn에서 PCA(주성분 분석)를 사용할 때 'NotFittedError: This PCA instance is not fitted yet.'라는 오류가 발생하는 경우가 종종 있습니다. 이 오류는 PCA 객체가 데이터에 대해 적절히 훈련(fit)되지 않았을 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이 오류가 왜 발생하는지, 그리고 해결 방법에 대해 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드우선, 'NotFittedError'가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.from sklearn.decomposition import PCAimport numpy as np# 랜덤 데이터 생성data = np.random.rand(100, 5)# PCA 객체 생성pca = PCA(n_component.. 2025. 8. 25. 배깅을 활용한 모델 성능 향상 배깅(Bagging) 기법을 활용한 모델 성능 향상배깅은 Bootstrap Aggregating의 줄임말로, 머신 러닝에서 모델의 성능을 향상시키기 위한 강력한 앙상블 기법입니다. 이 기법은 여러 개의 모델을 훈련시켜 평균을 내거나 다수결을 통해 최종 예측을 하는 방식으로, 과적합을 줄이고 성능을 개선하는 데 도움을 줍니다. 이번 포스팅에서는 배깅의 기본 개념과 함께 실습 예제를 소개합니다.배깅 기법의 개요배깅은 기본적으로 여러 개의 훈련 데이터 세트를 무작위로 선택하여 각 모델을 학습합니다. 이러한 프로세스는 전체 데이터에 대한 다양성을 증가시켜, 개별 모델의 오차를 줄이고 더 나은 예측력을 가능하게 합니다. 주로 Decision Trees와 함께 사용되지만, 다른 다양한 알고리즘에도 적용할 수 있습니.. 2025. 8. 25. 유방암 데이터셋 로드 및 분석하기 유방암 데이터셋 로드 및 분석하기: Python으로 건강한 미래를 만들어 보세요!유방암은 세계적으로 많은 여성들에게 영향을 미치는 중대한 건강 문제입니다. 이러한 질병에 대한 연구와 조기 진단을 위한 데이터 분석이 점점 중요해지고 있습니다. 이제, Python을 사용하여 유방암 데이터셋을 로드하고 분석하는 방법을 살펴보겠습니다.유방암 데이터셋 소개유방암 데이터셋은 scikit-learn 라이브러리에서 제공하며, 유방암 환자의 설문의 결과 또는 의료 데이터를 포함합니다. 이 데이터셋은 유방암 여부를 예측하는 데 필요한 다양한 특성을 포함하고 있어 머신러닝 모델을 학습하는 데 적합합니다.데이터 구조특징: 30개의 특성 변수가 있으며, 각 변수는 종양의 특성을 나타냅니다.목표 변수: 각 환자가 악성인지 양성인.. 2025. 8. 25. 이중 군집화: sklearn.bicluster.KMeans 활용하기 이중 군집화: sklearn.bicluster.KMeans 활용하기군집화는 데이터를 유사한 특성에 따라 그룹으로 나누는 강력한 기법입니다. 특히, 이중 군집화는 데이터를 두 개의 주요 축으로 그룹핑하는 기술로, 다양한 분야에서 유용하게 사용됩니다. 이 포스팅에서는 sklearn.bicluster.KMeans를 사용한 이중 군집화의 개념과 함께 실제 예제를 소개합니다.KMeans 이중 군집화 소개sklearn.bicluster.KMeans는 이중 군집화 알고리즘의 한 종류로, 주어진 데이터셋을 두 개의 축으로 나눠서 군집을 형성합니다. 이 알고리즘을 사용하면 데이터의 구조를 더 명확히 이해할 수 있어, 데이터 분석이나 시각화에 강력한 도구가 됩니다.클래스 시그니처sklearn.bicluster.KMeans.. 2025. 8. 25. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 423 다음 반응형