반응형 Python2720 sklearn ValueError: 샘플이 없는 배열 오류 해결하기 소개머신러닝을 시작하면서 'ValueError: Found array with 0 sample(s) (shape=(0,))'라는 오류 메시지를 마주한 적이 있을 것입니다. 이 경우는 주로 모델을 훈련시키거나 평가할 때 입력 데이터가 비어 있어서 발생하게 됩니다. 이 글에서는 이 오류가 발생하는 원인과 해결 방법을 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: Found array with 0 sample(s) (shape=(0,))' 에러가 발생할 것으로 예상되는 간단한 예시 코드를 보겠습니다.from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as np# 빈 배열로 모델 생성X = np.array([]).reshape(0, 1.. 2025. 9. 22. sklearn ValueError: 적어도 하나의 배열 또는 dtype이 필요함 오류 해결하기 소개Scikit-learn에서 발생하는 'ValueError: at least one array or dtype is required' 오류는 종종 데이터가 제대로 준비되지 않았을 때 발생하는 문제입니다. 이 오류는 주로 모델 훈련이나 예측을 시도할 때, 입력 데이터가 비어있거나 형식이 잘못된 경우에 발생합니다. 이번 블로그 글에서는 이 에러의 발생 원인과 해결 방법에 대해 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: at least one array or dtype is required' 에러가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 보겠습니다.from sklearn.linear_model import LinearRegression# 모델 생성model = LinearRegression.. 2025. 9. 22. sklearn UserWarning: 유효한 특징 이름 없음 경고 해결하기 소개머신러닝을 수행하는 동안, 특히 scikit-learn 라이브러리를 사용할 때, 'UserWarning: 유효한 특징 이름 없음' 경고는 자주 나타나는 경고 중 하나입니다. 이 문제는 대개 입력 데이터의 형식이 예상과 다를 때 발생합니다. 이 글에서는 이 경고의 원인과 해결 방법을 알아보겠습니다.경고 발생 예시 코드다음은 'UserWarning: 유효한 특징 이름 없음' 경고가 발생할 가능성이 있는 코드입니다. 이 예시를 살펴보며 어떤 문제로 인해 경고가 발생하는지 알아볼까요?from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression# Iris 데이터셋 로드iris = load_iris()X, y =.. 2025. 9. 22. 지리 정보를 활용한 scatter_geo visualizations 지리 정보를 활용한 Scatter Geo Visualization: 공간 데이터 시각화의 힘맵과 데이터가 만나는 지점, 바로 Scatter Geo Visualization입니다! 이 시각화 기법은 지리 정보를 활용하여 데이터 포인트를 직관적으로 표현함으로써 패턴, 관계, 그리고 통찰을 제공합니다. 이번 포스팅에서는 지리적 데이터를 활용한 scatter_geo 시각화를 만드는 데 필요한 정보와 예제를 소개합니다.Scatter Geo Visualization 소개scatter_geo는 데이터의 각 포인트를 지구의 특정 위치에 매핑하여, 해당 지역에서 나타나는 데이터의 변화를 시각적으로 드러내는 그래프입니다. 이를 통해 위치 기반의 통찰력을 시각적으로 분석하고, 데이터에서 중요한 정보를 발견할 수 있습니다.주.. 2025. 9. 22. 3D 산점도를 활용한 데이터 비교 내역 시각화 3D 산점도를 활용한 데이터 비교 내역 시각화데이터 비주얼 라이제이션의 세계에 들어서면, 다양한 방법으로 정보를 표현할 수 있습니다. 그 중에서도 3D 산점도는 많은 변수를 한눈에 보기 쉽게 시각화하는 데 매우 효과적인 도구입니다. 이번 포스팅에서는 3D 산점도를 사용하여 데이터 비교 내역을 시각화하는 방법과 그 중요성에 대해 알아보겠습니다.3D 산점도의 필요성3D 산점도는 세 가지 차원을 통해 다양한 데이터 포인트를 시각적으로 표현하며, 데이터 간의 관계를 보다 명확하게 파악할 수 있도록 도와줍니다. 특히 다변량 데이터를 비교할 때 유용하며, 데이터 간의 패턴을 찾아내는 데 큰 도움이 됩니다. 이 포스팅에서는 Python의 matplotlib 라이브러리와 mpl_toolkits.mplot3d를 통해 3.. 2025. 9. 22. 범주형 데이터의 관계를 나타내는 Parallel Categories 차트 Parallel Categories 차트: 범주형 데이터의 관계 시각화하기데이터 시각화를 통해 복잡한 정보를 직관적으로 이해하고 분석할 수 있습니다. 그 중 하나인 Parallel Categories(병렬 범주) 차트는 범주형 데이터 간의 관계를 명확하게 시각화하는 데 유용한 도구입니다. 이 포스팅에서는 Parallel Categories 차트를 사용하는 방법과 실제 예제를 통해 그 매력을 느껴보겠습니다.Parallel Categories 차트란?Parallel Categories 차트는 여러 범주형 변수를 효과적으로 비교할 수 있는 시각화 기법으로, 여러 범주가 어떻게 연관되어 있는지를 보여주는 데 최적화되어 있습니다. 각 축은 하나의 범주형 변수를 나타내고, 이 변수들 사이의 관계는 선으로 연결됩니다.. 2025. 9. 22. 이전 1 ··· 5 6 7 8 9 10 11 ··· 454 다음 반응형