yellow brick, ElbowVisualizer AttributeError?!

yellow brick은 머신러닝 결과나 과정, 지표를 시각화하여 볼 수 있어 유용한 패키지이다.

그 중에 하나로 K-Means 군집분석의 군집 갯수를 가늠할 때 사용하는 엘보우 메소드가 있다. 최근에 해당 함수를 이용하려고 하니 에러가 발생한다.
오늘은 yellow brick, elbow method를 이용할 때 발생하는 에러에 대한 대처법을 알아보고자 한다.

 

 

Elbow Method, Assertion Error

 

 

1. 에러 내용

아래와 같이 KelobowVisualizer 함수를 실행했다.

 

 

from yellowbrick.cluster import KElbowVisualizer
from sklearn.cluster import KMeans

model = KMeans()
visualizer = KElbowVisualizer(model, k=(1,10))
visualizer.fit(X)

 

 

결과가 나오기는 하지만 AttributeError: 'KMeans' object has no attribute 'k' 에러가 발생한다. 에러가 나도 결과가 나오는게 신기하다. 결과가 나오니 그냥 넘어가려 했으나, 그래도 뭔가 찝찝하다.

 

 

에러가 났지만 결과는 나왔다

 

 

KMeans에는 입력파라미터 k가 없다. 혹시나 해서 n_clusters로 아래와 같이 바꿔봤지만 여전히 해결되지 않았다.

2. 해결 방법

다른 함수를 이용해서 해결할 수 있었다. yellow brick 패키지에는 elbow method를 위한 또다른 함수 kelbow_visualizer가 있다.

Documentation은 보면 기능은 동일하지만, 더 빠른 방법의 함수라고 한다. KElbowVisualizer와 다르게 한 줄이면 실행이 가능하다.

 

 

from yellowbrick.cluster.elbow import kelbow_visualizer
from sklearn.cluster import KMeans

model = KMeans()
visualizer = kelbow_visualizer(model, X, k=(1,10))

 

 

위 함수를 이용하니 잘 작동한다.

 

 

kelbow_visualizer 실행결과

 

 

오늘은 이렇게 yellow brick, AttributeError: 'KMeans' object has no attribute 'k' 에러 해결 방법에 대해서 알아보았다.

 

필자의 블로그에는 군집 분석과 관련된 다른 포스팅도 많이 있다. 관심 있다면 아래 포스팅을 참조하기 바란다.

 

 

Recommendation 포스팅

SOM 군집 알고리즘이란? 파이썬 학습 방법은?!

K-means 클러스터링 군집 개수 정하는 방법은?!

사이킷런(scikit-learn) 도서 추천, 파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(★★★★★)