본문 바로가기
반응형

Python2720

sklearn AttributeError: 'ColumnTransformer' object has no attribute 'transform' 오류 해결하기 소개scikit-learn에서 데이터 전처리를 위해 `ColumnTransformer`를 사용하다가 'AttributeError: 'ColumnTransformer' object has no attribute 'transform''라는 오류가 발생할 수 있습니다. 이 오류는 주로 `ColumnTransformer` 객체를 잘못 사용했을 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 간단한 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'AttributeError: 'ColumnTransformer' object has no attribute 'transform'' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.from sklearn.compose import ColumnTran.. 2025. 8. 18.
sklearn ValueError: 알 수 없는 레이블 유형 문제 해결하기 소개Scikit-learn을 사용하여 모델을 훈련시키거나 예측할 때 'ValueError: Unknown label type: 'xxx''라는 오류에 직면할 수 있습니다. 이 오류는 주로 데이터의 레이블(또는 타겟) 형식이 기대와 다른 경우 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결법에 대해 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: Unknown label type: 'xxx'' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.ensemble import RandomForestC.. 2025. 8. 18.
sklearn ValueError: 모양 불일치 문제 해결하기 소개Scikit-learn을 사용하면서 자주 마주치는 오류 중 하나는 'ValueError: shapes not aligned'입니다. 이는 데이터의 형태가 맞지 않아서 발생하는 문제로, 주로 모델 훈련이나 예측할 때 발생합니다. 이 글에서는 이러한 문제의 원인과 해결 방법을 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: shapes not aligned' 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import numpy as npfrom sklearn.linear_model import LinearRegression# 데이터를 생성X = np.array([[1, 2], [3, 4]])y = np.array([1, 2, 3]) # 모양이 맞지 않음# 모델 생성model .. 2025. 8. 18.
평균 제곱 오차: sklearn.metrics.mean_squared_error로 회귀 분석하기 평균 제곱 오차: sklearn.metrics.mean_squared_error로 회귀 분석하기데이터 과학의 세계에 발을 들여놓은 새로운 이들에게, 회귀 분석은 데이터 간의 관계를 탐구하는 매혹적인 여정입니다. 이 여정에서 mean_squared_error는 모델의 성능을 측정하는 중요한 도구입니다. 여기선 sklearn.metrics.mean_squared_error 함수를 사용하여 평균 제곱 오차(MSE)를 계산하고, 회귀 모델을 평가하는 방법을 알아보겠습니다.평균 제곱 오차(mean squared error)란?평균 제곱 오차는 실제 값과 예측 값 간의 차이를 제곱한 후, 그 평균을 내어 계산됩니다. 이 값이 작을수록 모델의 예측력이 뛰어나며, MSE는 특히 회귀 문제에서 가장 널리 사용되는 성능 .. 2025. 8. 18.
F1 점수: sklearn.metrics.f1_score로 모델 평가하기 F1 점수: sklearn.metrics.f1_score로 모델 평가하기머신러닝에서 모델의 성능을 정확하게 평가하는 것은 매우 중요합니다. F1 점수는 모델의 정밀도(Precision)와 재현율(Recall)의 조화 평균으로, 불균형 데이터셋에서 높은 평가를 받을 수 있는 지표로 알려져 있습니다. 이번 포스팅에서는 sklearn.metrics.f1_score 함수를 활용하여 모델 평가에 F1 점수를 적용하는 방법을 알아보겠습니다.F1 점수란?F1 점수는 정밀도와 재현율의 조화를 반영하여 모델의 예측 성능을 평가할 수 있습니다. 특히 데이터의 클래스가 불균형할 때 중요하게 여겨지는 지표입니다. 정밀도는 참으로 예측한 긍정 샘플의 수를 나타내며, 재현율은 실제 긍정 샘플 중에서 얼마나 많은 샘플이 정확히 예.. 2025. 8. 18.
혼동 행렬 시각화: sklearn.metrics.confusion_matrix 활용하기 혼동 행렬 시각화: sklearn.metrics.confusion_matrix 활용하기머신러닝 모형을 평가하는 데 있어 혼동 행렬은 필수적인 도구입니다. sklearn.metrics.confusion_matrix 함수를 사용하면 실제 클래스와 예측 클래스를 비교하여 모델의 성능을 이해할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 혼동 행렬을 활용하는 방법과 그 시각화 방법에 대해 알아보겠습니다.혼동 행렬이란?혼동 행렬은 분류 모델의 성능을 시각적으로 나타내는 표입니다. 행은 실제 클래스를, 열은 모델이 예측한 클래스를 나타내며 각 셀의 값은 해당 클래스에 대한 예측의 개수를 보여줍니다. 이를 통해 모형의 강점과 약점을 쉽게 파악할 수 있습니다.함수 시그니처sklearn.metrics.confusion_matrix(.. 2025. 8. 18.
반응형

티스토리툴바