PyCharm 디버깅 방법 브레이크 포인트를 설정하고자하는 라인에서 [더블클릭] 하여 브레이크 포인트를 삽입합니다. PyCharm 메뉴: [Run] >> [Debug...] 마우스 우클릭 >> [ex01] >> [Debug] 디버그 모드로 실행되어 졌습니다. 하단창이 하나 생기면서 디버깅을 할 수 있는 도구와 함께 정보가 표시됩니다. 디버그 툴을 이용하여 디버깅을 수행하면 됩니다. 디버깅 방법은 거의 비슷하므로 아래의 상세한 디버거 사용법 글을 참고하시기 바랍니다. Eclipse 디버거 사용법 (All that Debug) https://codedragon.tistory.com/6137

예외 처리 방법 · try/except · try/except/else/finally 절 사용하기 · 같은 부류의 예외 다 잡아내기

파이썬 구문 오류(syntax error) 해결 방법 구분 오류 방지 및 해결방법 예약어 · 파이썬 예약어를 변수 이름으로 쓰지 않았는지 확인합니다. 반복문 · for, while, if, def 같은 구문의 선언부 끝에 콜론(:)이 있는지 확인합니다. 문자열 · 코드의 문자열에 따옴표(', ")가 짝이 맞는지 확인합니다. · 작은 따옴표가(')가 `로 되어 있지 않은 지 확인합니다. 삼중 부호 · 여러 줄 문자열을 사용하는 경우 삼중 부호(''' 또는 """)로 문자열이 올바르게 감싸졌는지 확인합니다. 블록 연산자 · 열기 연산자 (, {, [ 를 열고 닫지 않으면 파이썬은 다음 줄을 현재 문장의 일부분으로 인식합니다. 조건문 · 조건문 안에 ==(비교연산자) 대신 =(대입연산자) 가 쓰였는지 확인합니..

VotingClassifier() · {sklearn.ensemble} 서브패키지의 메소드입니다. · 앙상블(Ensemble)의 다수결 기법(Voting)의 모형을 생성합니다. from sklearn.ensemble import VotingClassifier class sklearn.ensemble.VotingClassifier(estimators, voting='hard', weights=None, n_jobs=None, flatten_transform=True) parameter description estimators · 개별 모형 목록 · 리스트나 named parameter 형식으로 입력합니다. voting · 문자열 {hard, soft} · hard voting 과 soft voting 선택..

learning_curve() 학습 곡선을 그려줍니다. sklearn.model_selection.learning_curve(estimator, X, y, groups=None, train_sizes=array([0.1, 0.33, 0.55, 0.78, 1. ]), cv=None, scoring=None, exploit_incremental_learning=False, n_jobs=None, pre_dispatch='all', verbose=0, shuffle=False, random_state=None, error_score=nan, return_times=False) https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.l..

Python 접근 제한자 (Access Modifier) · Python은 다른 언어에서 흔히 사용하는 public, protected, private 등의 접근 제한자 (Access Modifier)를 갖지 않습니다. · Python 클래스는 기본적으로 모든 멤버가 public 이 됩니다. · Python 코딩 관례(Convention)상 내부적으로만 사용하는 변수 혹은 메서드는 그 이름 앞에 하나의 밑줄 하나(_) 을 붙입니다. 하지만 이는 코딩 관례에 따른 것일 뿐 실제 밑줄 하나를 사용한 멤버도 public 이므로 필요하면 외부에서 엑세스할 수 있습니다. · 특정 변수명이나 메서드를 private으로 만들어야 한다면 두개의 밑줄(__)을 이름 앞에 붙이면 됩니다. def __init__(self,..