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Python2492

sklearn TypeError: _thread.lock 객체를 pickle할 수 없는 오류 해결하기 소개Scikit-learn(또는 sklearn)을 사용할 때, 'TypeError: _thread.lock 객체를 pickle할 수 없습니다'라는 오류에遭遇할 수 있습니다. 이 오류는 주로 멀티프로세싱을 시도할 때 발생합니다. Python의 pickle 모듈은 특정 객체를 직렬화할 수 없기 때문에 이와 같은 오류가 발생하게 됩니다. 이 블로그 글에서는 이러한 오류가 발생하는 원인과 그 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 이 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom joblib import Parall.. 2025. 8. 13.
sklearn TypeError: __init__()에 예상치 못한 키워드 인자가 전달된 오류 해결하기 소개파이썬에서 scikit-learn을 사용할 때 종종 마주치는 오류 중 하나는 'TypeError: __init__()에 예상치 못한 키워드 인자가 전달되었습니다'입니다. 이 오류는 주로 특정 객체를 초기화할 때 존재하지 않는 매개변수를 사용하려고 할 때 발생합니다. 이번 블로그 포스트에서는 이러한 에러가 발생하는 원인과 해결 방법에 대해 논의하겠습니다.에러 발생 예시 코드첫째로, 이 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier# RandomForestClassifier 초기화 시 잘못된 인자 전달model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_s.. 2025. 8. 12.
sklearn TypeError: 'set' 객체에 서브스크립션을 할 수 없는 오류 해결하기 소개파이썬의 sklearn 라이브러리를 사용할 때 종종 마주하게 되는 오류 중 하나가 바로 'TypeError: 'set' 객체에 서브스크립션을 할 수 없는 오류'입니다. 이 에러는 일반적으로 불필요한 중괄호로 인해 발생합니다. 이 블로그에서는 어떤 상황에서 이 오류가 발생하는지 살펴보고, 이를 해결할 수 있는 방법을 제시하겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 이 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴봅시다.from sklearn.datasets import load_iris# Iris 데이터 세트 로드data = load_iris()# 데이터의 feature를 집합(set)으로 변환features_set = set(data.data)# 서브스크립션 사용 (여기서 오류 발생)print(featur.. 2025. 8. 12.
sklearn TypeError: 'function' 객체에 서브스크립션을 할 수 없는 오류 해결하기 소개파이썬의 머신러닝 라이브러리인 scikit-learn에서 TypeError: 'function' 객체에 서브스크립션을 할 수 없다는 오류는 자주 발생할 수 있는 문제입니다. 이 오류는 주로 함수에 대괄호를 사용하여 인덱싱을 시도할 때 발생하기 때문에, 많은 사용자들이 혼란을 겪곤 합니다. 오늘은 이 에러의 원인과 해결 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 위의 오류가 발생할 수 있는 간단한 코드 예시를 살펴보겠습니다.from sklearn.datasets import load_iris# 아이리스 데이터셋 로드iris = load_iris()# 함수를 호출하는 대신 잘못된 인덱싱을 시도sample_data = iris[0]print(sample_data)에러 해결 방법1. 올바른.. 2025. 8. 12.
분류 보고서: sklearn.metrics.classification_report 작성하기 분류 보고서: sklearn.metrics.classification_report 작성하기머신러닝의 세계에 발을 들여놓으면, 모델의 성능을 평가하는 것이 얼마나 중요한지 깨닫게 됩니다. 그 중 scikit-learn 라이브러리의 classification_report 함수는 모델의 정확도, 재현율, F1 점수 등 중요한 성능 지표를 한 눈에 확인할 수 있게 해주는 유용한 도구입니다. 이번 포스팅에서는 sklearn.metrics.classification_report를 활용하여 분류 모델의 성능을 평가하는 방법을 소개해 드리겠습니다.classification_report 함수 소개classification_report 함수는 주어진 실제 클래스와 예측 클래스에 대한 상세한 성능 보고서를 생성합니다. 이를.. 2025. 8. 12.
정확도 평가: sklearn.metrics.accuracy_score로 모델 성능 측정하기 정확도 평가: sklearn.metrics.accuracy_score로 모델 성능 측정하기일상에서 우리는 다양한 의사결정을 내리기 위해 수많은 정보를 처리합니다. 그 중에서도 머신러닝 모델의 성능을 평가하는 것은 매우 중요합니다. 효율적인 성능 측정 방법 중 하나는 scikit-learn 라이브러리의 accuracy_score 함수를 사용하는 것입니다. 이 포스팅에서는 accuracy_score의 개념과 함께 사용법을 소개합니다.accuracy_score 함수 소개sklearn.metrics.accuracy_score 함수는 분류 모델의 정확도를 계산합니다. 하려는 일에 대한 올바른 예측의 비율을 측정함으로써 모델의 전반적인 성능을 평가할 수 있어요. 이 함수는 특히 모델 학습 이후 얼마나 효과적으로 데.. 2025. 8. 12.
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