반응형 Python2720 sklearn ValueError: X에 0개 특징이 있는 경우 오류 해결하기 소개사이킷런(Sklearn)에서 모델 학습을 하다가 'ValueError: X에 0개 특징이 있습니다'라는 에러 메시지를 접할 수 있습니다. 이 오류는 주로 입력 데이터 X가 비어있거나, 특징(column)이 없는 경우 발생합니다. 오늘은 이 문제의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드우선 'ValueError: X에 0개 특징이 있습니다' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as np# 빈 배열 생성X = np.array([]).reshape(0, 0) # 0개 특징y = np.array([1, 2, 3])model = LinearRegressio.. 2025. 9. 24. sklearn ValueError: 테스트와 훈련 샘플 수 불일치 오류 해결하기 소개Scikit-learn을 사용하다 보면 'ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples'라는 에러에 직면하게 될 수 있습니다. 이 문제는 주로 훈련 데이터와 테스트 데이터의 샘플 수가 일치하지 않을 때 발생합니다. 이번 포스트에서는 이 에러의 원인과 해결 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다.에러 발생 예시 코드다음은 이 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드입니다.from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as np# 가상의 데이터 생성X = np.random.r.. 2025. 9. 24. sklearn ValueError: 타겟 y가 None인 경우 오류 해결하기 소개Python의 sklearn 라이브러리를 사용하여 머신러닝 모델을 구축할 때, 'ValueError: Target y is None'라는 에러에 직면하는 경우가 종종 있습니다. 이 오류는 훈련 데이터의 타겟값, 즉 y가 None이거나 정의되지 않았을 때 발생합니다. 이번 블로그 포스트에서는 이러한 오류가 발생하는 원인과 이를 해결하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: Target y is None' 에러가 발생하는 간단한 예시 코드를 살펴보도록 하겠습니다.from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifier# 임의의 데이.. 2025. 9. 24. 지리적 데이터를 시각화하는 Scattergeo 사용하기 지리적 데이터를 시각화하는 Scattergeo 사용하기지리적 데이터를 다루면서 우리는 자주 그 데이터를 시각적으로 표현하고자 합니다. Plotly 라이브러리의 Scattergeo 기능을 여기서 활용하여 아름다운 지리적 시각화를 만들어봅시다. 이 포스팅에서는 Scattergeo의 사용법과 함께 간단한 예제를 통해 여러분의 도전 의욕을 불러일으키고자 합니다!Scattergeo 소개Scattergeo는 Plotly의 기능 중 하나로, 지리적 데이터를 산점도로 표현하는 데 유용한 도구입니다. 이는 지도 위에 점을 찍어 특정 데이터 포인트를 강조하는데 사용되며, 각 지점의 위도와 경도를 기반으로 표시됩니다. 데이터의 패턴과 분포를 시각적으로 쉽게 파악할 수 있도록 돕습니다.주요 매개변수lat: 데이터 포인트의 위.. 2025. 9. 24. 다차원 데이터 시각화를 위한 레이더 차트 다차원 데이터 시각화를 위한 레이더 차트: 데이터의 숨겨진 이야기를 시각화하기데이터 분석에서 다차원 데이터는 정보를 전달하는 중요한 요소입니다. 특히 시각화 기법 중 하나인 레이더 차트는 여러 변수들을 동시에 비교하고 관계성을 파악하는 데 매우 유용합니다. 이 포스팅에서는 레이더 차트의 개념과 파이썬을 활용한 기본 사용법을 소개합니다.레이더 차트란?레이더 차트는 여러 축이 방사형으로 퍼져 있는 그래프입니다. 각 축은 특정 변수에 해당하며, 데이터 포인트를 선으로 연결하여 하나의 다각형을 형성합니다. 레이더 차트는 주로 여러 항목의 성과를 비교하거나, 성격 특성을 시각적으로 확인하는 데 유용합니다.레이더 차트의 주요 특징다차원 데이터를 동시에 시각화할 수 있습니다.비교하기 쉬운 형태로 데이터를 자연스럽게 .. 2025. 9. 24. 선형 그래프를 통해 데이터 트렌드 분석하기 선형 그래프를 통해 데이터 트렌드 분석하기데이터 분석의 세계에서 트렌드를 이해하는 것은 매우 중요합니다. 선형 그래프는 이러한 트렌드를 시각적으로 나타내는 데 강력한 도구로 사용됩니다. 이번 포스팅에서는 선형 그래프를 이용하여 데이터의 흐름과 변화를 분석하는 방법을 살펴보겠습니다.선형 그래프란?선형 그래프는 두 변수 간의 관계를 직선 형태로 표현하는 데이터 시각화 방법입니다. X축과 Y축을 이용하여 데이터 포인트를 매핑하고, 이 포인트들을 연결하여 데이터의 전반적인 트렌드를 확인할 수 있습니다. 선형 그래프는 주로 시간에 따른 변화나 비율을 표현하는 데 널리 사용됩니다.주요 특징시간에 따른 변화 추세를 명확히 보여줍니다.두 변수 간의 관계를 직관적으로 이해할 수 있게 해줍니다.데이터의 흐름을 시각적으로 .. 2025. 9. 24. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 9 ··· 454 다음 반응형