반응형 Python2720 sklearn ImportError: cannot import name 'check_array' 오류 해결하기 소개파이썬에서 머신러닝 라이브러리인 scikit-learn을 사용할 때 종종 'ImportError: cannot import name 'check_array'' 오류에 부딪힐 수 있습니다. 이 오류는 'check_array' 함수가 현재 설치된 scikit-learn 패키지에서 사용할 수 없는 경우 발생합니다. 이번 블로그 포스트에서는 이 오류의 원인과 해결 방법을 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ImportError: cannot import name 'check_array'' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 보세요.from sklearn.utils.validation import check_array# check_array 함수를 사용하여 데이터 검증data = [[1, 2],.. 2025. 8. 20. sklearn ConvergenceWarning: unstability 오류 해결하기 소개머신 러닝 모델을 훈련시키다 보면 여러 가지 경고와 오류 메시지가 발생할 수 있습니다. 그 중에서 ConvergenceWarning: unstability는 주로 피팅 과정에서 모델이 수렴하지 못할 때 발생하곤 합니다. 이 글에서는 이 경고가 발생하는 이유와 이를 해결하는 방법을 알아보도록 하겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저 ConvergenceWarning을 발생시킬 수 있는 간단한 예제 코드를 살펴봅시다. 일반적으로, 너무 적은 반복 횟수로 모델을 학습할 경우 이러한 경고가 발생할 수 있습니다.from sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.datasets import make_classificationfrom sklearn.mod.. 2025. 8. 20. sklearn AttributeError: 'list' object has no attribute 'reshape' 오류 해결하기 소개Scikit-learn을 사용하면서 'AttributeError: 'list' object has no attribute 'reshape'' 오류를 경험하셨나요? 이 문제는 보통 NumPy 배열을 기대하는 곳에 순수 Python 리스트가 전달될 때 발생합니다. 이 블로그 포스트에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'AttributeError: 'list' object has no attribute 'reshape'' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 소개합니다.from sklearn.linear_model import LinearRegression# 간단한 데이터 리스트 만들기X = [[1, 2], [2, 3], [3, 4]]y = [1, 2, .. 2025. 8. 20. K-겹 교차 검증: sklearn.model_selection.KFold 활용하기 K-겹 교차 검증: sklearn.model_selection.KFold 활용하기데이터 과학에서 모델의 성능을 평가하는 것은 필수적입니다. K-겹 교차 검증(K-Fold Cross Validation)은 데이터를 여러 개의 하위 집합으로 나누어 모델의 일반화 성능을 평가하는 강력한 기법입니다. 이번 포스트에서는 Python의 scikit-learn 라이브러리에서 제공하는 sklearn.model_selection.KFold 클래스를 활용하여 K-겹 교차 검증을 실시하는 방법에 대해 알아보겠습니다.sklearn.model_selection.KFold 소개KFold 클래스는 주어진 데이터셋을 K개의 폴드로 나누고, 각 폴드를 검증 데이터로 사용하며 나머지 K-1개 폴드를 훈련 데이터로 사용하는 절차를 자동화.. 2025. 8. 20. 하이퍼파라미터 튜닝: sklearn.model_selection.GridSearchCV 사용법 하이퍼파라미터 튜닝: sklearn.model_selection.GridSearchCV 사용법머신러닝 모델의 성능을 극대화하기 위해 하이퍼파라미터 튜닝은 필수적입니다. scikit-learn 라이브러리에서는 이 과정을 보다 효율적으로 도와주는 GridSearchCV 클래스를 제공합니다. 이 포스팅에서는 GridSearchCV의 기본 개념, 사용법 및 예제를 소개합니다.GridSearchCV란?GridSearchCV는 주어진 알고리즘의 하이퍼파라미터의 조합을 체계적으로 탐색하여 최적의 매개변수를 찾는 방법입니다. 교차 검증을 통해 모델의 일반화 성능을 평가함으로써, 단순한 분할에 의한 편향을 줄여줍니다.클래스 시그니처sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, pa.. 2025. 8. 20. AUC-ROC 커브: sklearn.metrics.roc_auc_score로 성능 평가하기 AUC-ROC 커브: sklearn.metrics.roc_auc_score로 성능 평가하기머신러닝 모델의 성능을 평가하는 것은 언제나 긴장되고 흥미로운 과정입니다. 그 가운데 AUC-ROC 커브는 이진 분류 모델의 진정한 성능을 감지하는 데 유용한 강력한 도구입니다. 이번 포스팅에서는 sklearn.metrics.roc_auc_score 함수를 사용하여 AUC 값을 계산하고 이를 기반으로 모델의 성능을 어떻게 평가할 수 있는지 알아보겠습니다.AUC-ROC 커브란?AUC(Area Under the Curve)는 ROC(Receiver Operating Characteristic) 곡선 아래의 면적을 의미합니다. ROC 곡선은 다양한 분류 임계값에서의 진양성률 (True Positive Rate)과 위양성률.. 2025. 8. 20. 이전 1 ··· 37 38 39 40 41 42 43 ··· 454 다음 반응형