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1. 개요Linear regression 을 통해 집값을 예측하는 모델을 만들어본다. 데이터를 로드하고 빈 값을 체크하여 채워주고 정규화를 통해 데이터 전처리를 진행한다. 그리고 Linear regression 을 통해 학습을 한 뒤 평가를 진행해 보고 마지막으로 학습을 진행할 때 사용했던 변수들이 어떤 식으로 변화되었는지 확인해 본다.2. 데이터이번에 사용할 데이터는 csv 파일을 통해 불러오며 데이터를 살펴보고 학습을 위한 전처리 과정을 진행해 본다.2-1. 데이터 로드csv 파일로 있는 데이터를 pandas 를 통해 불러오고 어떤 변수들이 있는지 확인해 본다.# 데이터를 pands 를 통해 불러온다.df = pd.read_csv(data_path)# 어떤 변수들이 있는지 확인해 본다.df.keys(..
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1. 개요Logistic Regression 모델을 통해 sklearn.datasets 에서 제공하는 breast_cancer 데이터셋을 이용하여 유방암의 양성/음성 분류를 진행하려고 한다. 먼저 데이터셋을 살펴보고 정규화를 진행 후 Logistic Regression 을 통해 학습을 진행하고 평가를 진행해보려고 한다. 2. 데이터데이터는 sklearn.datasets 의 load_breast_cancer 를 사용할 것이고 데이터를 불러오고 어떤 데이터인지 간단하게 살펴본다.2-1. 데이터 로드먼저 sklearn.datasets 에 load_breast_cancer 를 통해 데이터를 불러온다.from sklearn.datasets import load_breast_cancercancer = load_br..
