AI/ML 기술 블로그

%matplotlib inline import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings("ignore") df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/yoonkt200/FastCampusDataset/master/Pokemon.csv") df.head() Feature Description Name : 포켓몬 이름 Type 1 : 포켓몬 타입 1 Type 2 : 포켓몬 타입 2 Total : 포켓몬 총 능력치 (Sum of Attack, Sp. Atk, Defense, Sp...

1. 분석 목적 Linear Regression을 활용하여 Boston Price를 예측하기 2.변수 설명 : Feature Description TOWN : 지역 이름 LON, LAT : 위도, 경도 정보 CMEDV : 해당 지역의 집값(중간값) CRIM : 근방 범죄율 ZN : 주택지 비율 INDUS : 상업적 비즈니스에 활용되지 않는 농지 면적 CHAS : 경계선에 강에 있는지 여부 NOX : 산화 질소 농도 RM : 자택당 평균 방 갯수 AGE : 1940 년 이전에 건설된 비율 DIS : 5 개의 보스턴 고용 센터와의 거리에 다른 가중치 부여 RAD : radial 고속도로와의 접근성 지수 TAX : 10000달러당 재산세 PTRATIO : 지역별 학생-교사 비율 B : 지역의 흑인 지수 (10..