Plot1

• 

  [Ai, Python] 인천광역시 집 값 예측 프로젝트 - Feature Engineering Feature Engineering 1. 변수 선정 집 값이라는 것은 매우 많은 요소들이 복합적으로 뒤 섞여 정해지는 수치이다. 하지만 우리가 고려할 수 있는 변수의 수는 물리적으로 제한되어져 있다. 나는 집 값을 결정하는 수 많은 요소 중 그나마 연관이 깊을 것이라고 생각되는 변수 11개를 뽑아 학습 데이터를 만드려고 한다. 우리 팀이 선정한 11개의 변수는 다음과 같다. 전용면적 계약녀월 층 건축년도 대규모 점포 근린 공원 반려동물 등록 수 병원 학교 주변 지하철 역 개수 스타벅스 수 2. 데이터 형태 변환 나는 xlsx 파일에 데이터를 모았으므로 pandas의 read_excel함수가 필요했다. 따라서 작성한 코드는 다음과 같다. file_name = 'AllData.xlsx' df = pd.rea.. 파이썬/ai 2022. 6. 25.