[30 Days of ML] Day 9 - part 1

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Selecting Data for Modeling

데이터 셋에 변수가 너무 많아 확인하기가 어렵다. 그래서 직관(intuition)을 통해 몇 가지 변수를 선택해보자. 이후에는 자동으로 변수의 우선 순위를 지정하는 통계 기술을 살펴 볼 것이다.

데이터의 하위 집합을 선택하는 여러 방법

1. "prediction target"을 선택하는 데 사용하는 dot 표기법
2. "features"를 선택하는 데 사용하는 column list로 선택

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Selecting The Prediction Target

dot-notation으로 변수를 선택할 수 있으며 Seires에 저장된다. dot-notation을 통해 prediction target을 선택하며 보통 y라고 부른다.

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Choosing "Features"

"features"는 모델에 입력되며 예측할 때 사용된다. 이 경우 주택 가격을 결정하는 데 사용되는 열이다. 보통 X라고 부른다.

X를 data_frame.describe() 혹은 data_frame.head()를 통해 확인 해보는 것이 중요하다.

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Building Your Model

모델을 구축하고 사용하는 단계

1. Define: 모델의 유형을 결정
2. Fit: 제공된 데이터에서 패턴을 캡처
3. Predict: 예측
4. Evaluate: 모델의 예측이 얼마나 정확한지 확인