데이터EDA2 머신러닝 실습: 회귀분석 연습 1 안녕하세요 블레이즈 테크노트 블레이즈 입니다. 오늘은 회귀 분석, 즉 데이터 사이의 관계를 예측하는 실습을 진행해보려고 해요. 회귀 분석이란, 주로 데이터 간의 선형 관계를 찾아내는 방법을 말합니다. 먼저 시작하기 전에, 데이터 분석에 필수적인 몇 가지 도구들을 준비해볼게요. numpy, pandas, matplotlib.pyplot, 그리고 seaborn 같은 라이브러리를 사용할 건데요, 이들에 대한 기초 사용법은 제가 이전에 작성한 포스팅에서 확인하실 수 있습니다. 2024.02.23 - [머신러닝(Machine Learning)] - 머신러닝 기초_numpy 활용하기 2024.02.25 - [머신러닝(Machine Learning)] - 머신러닝 기초_pandas, matplotlib.pyplot .. 2024. 2. 28. 머신러닝 기초_pandas, matplotlib.pyplot 활용하기 안녕하세요 블레이즈 테크노트 블레이즈 입니다. 오늘은 pandas 라이브러리를 사용하여 데이터를 다루는 몇 가지 기본적인 방법들을 소개하려고 합니다. 먼저, Colab에서 제공하는 캘리포니아 주택 데이터셋을 pandas로 불러와 보겠습니다 import pandas as pd df = pd.read_csv('./sample_data/california_housing_train.csv') # Data provided by Colab type(df) 이 DataFrame을 numpy 배열로 변환하려면 to_numpy() 메서드를 사용하면 됩니다 numpy_data = df.to_numpy() df.head() 를 활용하면 첫 5줄을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 생김새를 알 수 있죠. 아래와 같이 .. 2024. 2. 25. 이전 1 다음
