반응형 Python2720 sklearn ValueError: 배열 형태 정렬 에러 해결하기 소개머신러닝을 배우다 보면, 종종 'ValueError: Found array with dim 3. Estimator expected 에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError'가 발생할 가능성이 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import numpy as npfrom sklearn.linear_model import LinearRegression# 잘못된 형태의 데이터 생성 (3차원)X = np.random.rand(10, 5, 1) # 3차원 배열y = np.random.rand(10)# 모델 학습 시도model = LinearRegression()model.fit(X, y)에러 해결 방법1. 데이터 차원 확인우선, 데이터를 모델에 전달하기 전에 차원을 확인하고 조정해주어야 합니다. sc.. 2025. 9. 25. sklearn ValueError: 배열 형태 정렬 에러 해결하기 소개Scikit-learn 라이브러리를 사용하여 머신러닝 모델을 훈련시킬 때, 종종 'ValueError: Input arrays should have the same number of samples as target arrays. Found x samples instead'와 같은 오류가 발생할 수 있습니다. 이 오류는 종종 입력 배열과 목표 배열의 크기가 다를 때 발생하게 됩니다. 이 포스트에서는 이 에러의 원인과 해결 방법에 대해 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 위의 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LinearReg.. 2025. 9. 25. sklearn ValueError: 문자열을 float로 변환할 수 없음 오류 해결하기 소개파이썬의 sklearn 라이브러리를 사용할 때 'ValueError: could not convert string to float' 오류는 매우 흔하게 발생하는 문제입니다. 이 오류는 주로 데이터셋에 숫자가 아닌 문자열이 포함되어 있을 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류가 발생하는 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: could not convert string to float' 오류가 발생할 만한 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as np# 데이터셋 생성 (문자열이 포함된 경우)X = np.array([[1], [2], [3], .. 2025. 9. 25. 비즈니스 분석을 위한 Funnel 차트 그리기 비즈니스 분석을 위한 Funnel 차트 그리기: 고객 여정을 시각화하는 기술비즈니스 및 마케팅 세계에서 Funnel 차트는 고객이 제품 구매를 위해 거치는 단계를 시각적으로 표현하는 강력한 도구입니다. 고객 여정의 각 단계를 분석함으로써 우리는 어떤 단계에서 고객을 잃고 있는지, 그리고 개선할 수 있는 부분이 무엇인지 깨달을 수 있습니다. 이번 포스트에서는 Funnel 차트를 그리는 방법과 그 예제를 소개합니다.Funnel 차트 소개Funnel 차트는 위에서 아래로 점점 줄어드는 형태를 가지고 있으며, 각 단계에서 고객의 수를 보여줍니다. 이 차트는 마케팅 전략, 판매 퍼널 및 고객 유치 과정에서 어떻게 각 단계가 매출에 영향을 미치는지를 이해하는 데 도움을 줍니다.Funnel 차트 만들기Funnel 차.. 2025. 9. 25. 시각화에 주석 추가하기: annotation 활용법 Matplotlib의 annotation: 시각화에 주석 추가하기데이터 시각화는 단순히 데이터를 보여주는 것 이상의 의미를 가집니다. 그것은 우리의 이야기를 전달하고 통찰력을 제공하는 강력한 도구입니다. Matplotlib의 annotation 기능은 시각화에 주석을 추가하여 관객에게 추가적인 정보를 제공하는 훌륭한 방법입니다. 이번 포스팅에서는 annotation의 활용법과 함께 실제 예제를 소개합니다.annotation 함수 소개annotation 함수는 특정 데이터 포인트에 주석을 추가하는 데 사용되며, 사용자의 이해를 돕기 위해 의도한 정보나 설명을 표시할 수 있도록 해줍니다. 이 기능을 활용하면 그래프의 중요 포인트를 강조할 수 있습니다.함수 시그니처pyplot.annotate(text, xy,.. 2025. 9. 25. 지표면 데이터를 3D로 표현하는 Surface Plot 그리기 지표면 데이터를 3D로 표현하는 Surface Plot 그리기우리는 종종 데이터를 시각화하여 패턴을 발견하고 통찰력을 얻습니다. 특히 3D Surface Plot는 다차원 데이터의 상관관계를 효율적으로 시각화하는 훌륭한 도구입니다. 이 포스팅에서는 파이썬의 matplotlib 라이브러리를 사용하여 지표면 데이터를 3D로 표현하는 방법을 소개합니다.Surface Plot 개요Surface Plot은 X, Y, Z 축에 대한 정보를 활용하여 데이터의 관계를 3D로 표현하는 그래프입니다. 지표면의 특성을 가진 데이터를 분석하고, 땅의 기복, 지형 변화를 시각적으로 확인하는 데 특히 유용합니다.필요한 라이브러리Matplotlib: 데이터 시각화를 위한 기본 라이브러리입니다.Numpy: 배열이나 수학적 연산에 유.. 2025. 9. 25. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 454 다음 반응형