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Python2492

sklearn ValueError: 발견된 샘플 수가 1개지만 최소 2개가 필요합니다 오류 해결하기 소개Scikit-learn 라이브러리를 사용하다 보면 'ValueError: Found array with 1 sample(s) while a minimum of 2 is required' 라는 오류를 자주 경험할 수 있습니다. 이 오류는 주로 모델 학습이나 예측을 할 때, 입력 데이터로 제공되는 샘플의 수가 충분하지 않을 때 발생합니다. 이번 글에서는 이 오류가 발생하는 원인과 해결 방법에 대해 이야기해보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: Found array with 1 sample(s) while a minimum of 2 is required' 에러가 발생할 가능성이 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.linear_model import Linea.. 2025. 8. 15.
sklearn ValueError: 입력 데이터는 (n_samples, n_features) 모양이어야 하는 오류 해결하기 소개머신러닝 프레임워크인 scikit-learn을 사용하다 보면 가끔 'ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead' 또는 'ValueError: Input data must have shape (n_samples, n_features)' 같은 오류에 부딪힐 수 있습니다. 이 오류는 주로 입력 데이터의 형태가 예상과 다를 때 발생합니다. 이 블로그 글에서는 이 에러의 원인과 해결 방법을 알아보도록 하겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 위와 같은 오류가 발생할 수 있는 간단한 예제 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.datasets import make_classificationfrom sklearn.ensemble import RandomFores.. 2025. 8. 14.
sklearn ValueError: NaN, 무한대 또는 float64형 최대값 문제 해결하기 소개머신러닝을 위해 데이터를 준비할 때, 종종 'ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64')'라는 오류를 마주할 수 있습니다. 이 오류는 데이터셋에 NaN(결측치), 무한대 값, 또는 float64의 최대값을 초과하는 값이 포함되어 있을 때 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 문제의 원인과 해결 방법에 대해서 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 위와 같은 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 보겠습니다.import numpy as npfrom sklearn.linear_model import LinearRegression# NaN 값이 포함된 데이터 생성X = np.array([[1], [.. 2025. 8. 14.
sklearn ValueError: 2D 배열이 필요하지만 1D 배열이 제공된 오류 해결하기 소개딥러닝과 머신러닝을 배울 때, 종종 마주칠 수 있는 문제가 있습니다. 바로 'ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead' 오류입니다. 이 오류는 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 모델링을 할 때 데이터의 차원 문제가 발생했음을 알립니다. 이 블로그에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 해당 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as np# 1D 배열 데이터 생성X = np.array([1, 2, 3, 4, 5])y = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 모.. 2025. 8. 14.
sklearn ValueError: 알고리즘이 희소 데이터를 지원하지 않는 오류 해결하기 소개머신러닝을 진행하는 과정에서 'ValueError: 알고리즘이 희소 데이터를 지원하지 않습니다.'라는 오류 메시지를 마주친 적이 있다면, 그 이유는 종종 사용한 알고리즘이 희소 행렬(sparse matrix)을 제대로 처리하지 못하기 때문입니다. 이 블로그 글에서는 이 문제의 원인과 해결할 수 있는 방법을 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 알고리즘이 희소 데이터를 지원하지 않아 에러가 발생할 수 있는 간단한 예제 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom scipy.sparse import csr_matrix# 희소 행렬 생성sparse_data = csr_matrix([[0, 0, 1], [1, 0, 0], [0,.. 2025. 8. 13.
sklearn TypeError: float() 인자는 문자열이나 숫자여야 하며, 'NoneType'은 안됩니다 오류 해결하기 소개scikit-learn을 사용하다가 'TypeError: float() 인자는 문자열이나 숫자여야 하며, 'NoneType'은 안 됩니다'라는 에러가 발생할 때가 있습니다. 이 문제는 주로 데이터 처리 중 'None' 값이 포함될 때 발생합니다. 오늘은 이 오류의 원인과 해결 방법을 함께 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'TypeError'를 유발할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.import numpy as npfrom sklearn.linear_model import LinearRegression# 예시 데이터X = np.array([[1, 2], [3, None], [5, 6]])y = np.array([1, 2, 3])# 회귀 모델 생성 및 학습model = LinearRe.. 2025. 8. 13.
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