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릿지 회귀: sklearn.linear_model.Ridge 사용법 릿지 회귀: sklearn.linear_model.Ridge 사용법 이해하기파이썬의 scikit-learn 라이브러리는 머신러닝 모델을 구축할 수 있는 다양한 도구를 제공합니다. 그 중에서도 Ridge 회귀는 다중 공선성을 해결하기 위한 강력한 방법입니다. 이 포스팅에서는 sklearn.linear_model.Ridge 클래스의 사용법과 리그 회귀에서 나타나는 문제 해결을 위한 실용적인 예제를 소개합니다.Ridge 회귀 소개릿지 회귀는 선형 회귀 방식에 L2 정규화를 추가하여 과적합을 방지하고 모델의 일반화 능력을 향상시키는 기법입니다. 특히 독립변수 간의 상관관계가 높은 경우에 효과적입니다.함수 시그니처sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0)매개변수:alpha: 정규화 강도를.. 2025. 8. 12.
sklearn TypeError: 'float' 객체에 서브스크립션을 할 수 없는 오류 해결하기 소개머신러닝 프레임워크인 scikit-learn(sklearn)을 사용하다 보면 'TypeError: 'float' object is not subscriptable'라는 오류에 직면할 수 있습니다. 이 오류는 종종 데이터 조작 과정에서 발생하며, 특히 배열 또는 리스트처럼 기대하는 객체가 아닌, 부동 소수점 수(float)에 서브스크립션을 시도했을 때 나타납니다. 이번 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 설명하겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'TypeError: 'float' object is not subscriptable' 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport .. 2025. 8. 11.
sklearn TypeError: 'NoneType' 객체에 서브스크립션을 할 수 없는 오류 해결하기 소개파이썬의 머신러닝 라이브러리인 scikit-learn을 사용할 때, 가끔 'TypeError: 'NoneType' 객체에 서브스크립션을 할 수 없습니다'라는 오류를 마주치게 될 수 있습니다. 이 오류는 일반적으로 기대하는 값이 None일 때 발생하게 됩니다. 이 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 해결 방법에 대해 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드우선, 'TypeError: 'NoneType' 객체에 서브스크립션을 할 수 없습니다' 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다.from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as np#.. 2025. 8. 11.
sklearn TypeError: 'DataFrame' 객체는 반복할 수 없는 오류 해결하기 소개데이터 과학이나 기계 학습을 진행하면서 Pandas의 DataFrame과 Scikit-learn의 도구를 결합 사용하다 보면, 종종 여러 가지 오류에 직면하게 됩니다. 그 중에서도 'TypeError: 'DataFrame' 객체는 반복할 수 없습니다' 오류는 비교적 흔하게 발생하는 문제 중 하나입니다. 이 블로그 글에서는 이 오류의 원인과 이를 해결하는 방법에 대해 설명하겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 이 오류가 발생할 수 있는 간단한 예시 코드를 살펴보겠습니다:import pandas as pdfrom sklearn.linear_model import LinearRegression# 데이터 생성data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [2, 3, 5, 7, 11]}df = .. 2025. 8. 11.
로지스틱 회귀: sklearn.linear_model.LogisticRegression 활용하기 로지스틱 회귀: sklearn.linear_model.LogisticRegression 활용하기파이썬의 scikit-learn 라이브러리는 머신러닝 알고리즘을 구현하는 데 있어 매우 유용한 도구를 제공합니다. 그 중 하나인 LogisticRegression 클래스는 이진 분류를 수행하는 데 사용되며, 데이터 분석과 예측을 위한 강력한 기능을 가지고 있습니다. 이 포스팅에서는 sklearn.linear_model.LogisticRegression의 사용법과 실전 예제를 소개하겠습니다.LogisticRegression 클래스 소개LogisticRegression은 주어진 데이터 샘플을 기반으로 클래스에 할당할 확률을 예측하는 로지스틱 회귀 모델입니다. 특히 이진 분류 문제에서 효과적이며, 특성(feature.. 2025. 8. 11.
선형 회귀 모델 구현하기: sklearn.linear_model.LinearRegression 소개 선형 회귀 모델 구현하기: sklearn.linear_model.LinearRegression 소개파이썬의 scikit-learn 라이브러리는 기계 학습과 데이터 분석을 위한 강력한 도구이며, 그 중에서 LinearRegression 클래스는 선형 회귀 모델을 쉽게 구현할 수 있게 도와줍니다. 이번 포스팅에서는 LinearRegression의 기능과 사용법을 살펴보고, 실제 데이터를 모델링하는 간단한 예제를 제공하겠습니다.LinearRegression 클래스 소개sklearn.linear_model.LinearRegression 클래스는 독립 변수와 종속 변수 간의 선형 관계를 찾기 위해 사용됩니다. 이 클래스는 데이터를 기반으로 회귀 계수를 추정하고, 이를 사용하여 예측을 수행할 수 있습니다. 또한 정.. 2025. 8. 11.
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