kang's study

다중회귀 (multiple regression)¶ ② 규제¶ In [40]: import pandas as pd df = pd.read_csv('https://bit.ly/perch_csv_data') # Data.frame형태 perch_full = df.to_numpy() # 넘파이 배열 perch_weight = np.array( [5.9, 32.0, 40.0, 51.5, 70.0, 100.0, 78.0, 80.0, 85.0, 85.0, 110.0, 115.0, 125.0, 130.0, 120.0, 120.0, 130.0, 135.0, 110.0, 130.0, 150.0, 145.0, 150.0, 170.0, 225.0, 145.0, 188.0, 180.0, 197.0, 218.0, 300.0, 2..

다중회귀 (multiple regression) ① 특성공학¶ 데이터 준비¶ pandas는 데이터 분석 라이브러리 pandas의 핵심 데이터 구조는 데이터프레임(dataframe)이다. In [22]: import pandas as pd In [23]: df = pd.read_csv('https://bit.ly/perch_csv_data') # Data.frame형태 perch_full = df.to_numpy() # 넘파이 배열 print(perch_full.shape) (56, 3) In [24]: import numpy as np perch_weight = np.array( [5.9, 32.0, 40.0, 51.5, 70.0, 100.0, 78.0, 80.0, 85.0, 85.0, 110.0, 11..

선형 회귀¶ k-최근접 이웃의 한계 훈련 샘플 범위 밖의 데이터 예측이 힘들다 추세를 반영하지 못한다. In [2]: import numpy as np perch_length = np.array( [8.4, 13.7, 15.0, 16.2, 17.4, 18.0, 18.7, 19.0, 19.6, 20.0, 21.0, 21.0, 21.0, 21.3, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.5, 22.5, 22.7, 23.0, 23.5, 24.0, 24.0, 24.6, 25.0, 25.6, 26.5, 27.3, 27.5, 27.5, 27.5, 28.0, 28.7, 30.0, 32.8, 34.5, 35.0, 36.5, 36.0, 37.0, 37.0, 39.0, 39.0, 39.0, 40.0, ..