이상향

1. 데이터 불러오기 및 탐색 import pandas as pd data = pd.read_csv('house_raw.csv') data.head() data.describe() data.hist(bins=50, figsize=(20, 15)) array([, ], [ ], [, ]], dtype=object) 2. 선형회귀 적용(정제 전 데이터) # 특성데이터셋, 레이블 데이터셋 나누기 X = data[data.column[0:5]] y = data[["house_value"]] # 학습용 데이터(tarin)와 테스트용 데이터(test) 구분을 위한 라이브러리 불러오기 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_tr..

일단 아래의 머신러닝 전 과정을 한번 훑고, 세부적으로 공부할 것 ---분석데이터 검토--- import pandas as pd data=pd.read_csv('데이터명', encoding='utf-8') data.head() print(data.shape()) ---특성(X)과 레이블(y) 나누기--- X1=data[['a', 'b', 'c']] y=data[['z']] ---train, test 데이터셋 나누기--- from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X1, y, stratify=y, random_state=42) ---정규화(MinMax)--- fr..