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Python2720

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. 17.
sklearn ValueError: 문자열을 float로 변환할 수 없는 오류 해결하기 소개Python의 머신러닝 라이브러리인 scikit-learn은 데이터 전처리 과정에서 종종 'ValueError: Could not convert string to float'라는 오류를 출력합니다. 이 에러는 일반적으로 수치 데이터로 변환할 수 없는 문자열을 포함할 때 발생하는데, 이는 데이터를 처리하기 전에 올바른 형식으로 변환해야 함을 의미합니다. 이번 블로그 글에서는 이 에러가 발생하는 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: Could not convert string to float' 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import numpy as npfrom sklearn.linear_model import LinearR.. 2025. 8. 17.
sklearn ValueError: 이 추정기는 n_neighbors >= 1이 필요합니다 오류 해결하기 소개Scikit-learn를 사용하여 k-최근접 이웃 분류기(KNeighborsClassifier)를 사용할 때, 'ValueError: 이 추정기는 n_neighbors >= 1이 필요합니다'라는 오류가 발생하는 일이 종종 있습니다. 이 오류는 k-최근접 이웃 알고리즘에서 n_neighbors의 값이 1보다 작을 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 위의 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.neighbors import KN.. 2025. 8. 17.
sklearn ValueError: 클래스 수가 1보다 커야하는 오류 해결하기 소개머신러닝 모델을 훈련시키는 과정에서 'ValueError: The number of classes must be greater than one'라는 에러를 마주했을 때, 많은 이들이 당황할 수 있습니다. 이 오류는 주로 데이터셋의 특성이나 레이블에 문제가 있을 때 발생합니다. 본 블로그에서는 이 에러의 발생 원인과 해결 방법을 상세히 안내하겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 클래스를 하나만 가진 데이터셋을 사용하여 에러가 발생하는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionimport numpy as np# 하나의 클래스를 가진.. 2025. 8. 17.
sklearn ValueError: 빈 배열이 허용되지 않는 오류 해결하기 소개머신러닝에서 자주 사용하는 라이브러리인 Scikit-learn에서 'ValueError: empty array is not allowed' 에러가 발생하는 경우가 있습니다. 이 오류는 배열이 비어 있을 때 발생하며, 예를 들어 모델을 학습시키거나 예측하려고 할 때 입력 데이터가 없을 경우 주로 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이 에러의 발생 원인과 해결 방법을 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저 'ValueError: empty array is not allowed' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import numpy as npfrom sklearn.linear_model import LinearRegression# 빈 배열 생성X = np.array([]).resha.. 2025. 8. 15.
sklearn ValueError: 타겟은 1차원이지만 배열은 2차원입니다 오류 해결하기 소개Scikit-learn을 사용하다 보면 'ValueError: Target is 1-dimensional but array is 2-dimensional'라는 오류에 직면할 수 있습니다. 이 오류는 주로 모델을 학습시키기 위해 제공하는 타겟 값이 올바른 형태가 아닐 때 발생합니다. 이번 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 이 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import numpy as npfrom sklearn.linear_model import LinearRegression# 2차원 특성 배열X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])# 2차원 타겟 배열y = np.array([[1], [2], [3.. 2025. 8. 15.
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