Prediction target, Features

source : www.kaggle.com/learn/pandas

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Your First Machine Learning Model

 

import pandas as pd

file_path = '../inpuit/data-home/example.csv'
my_data = pd.read_csv(file_path)
my_data.describe()

 

1. Prediction Target

점dot-notation으로 DataFrame의 개별 column에 접근할 수 있다.

Prediction Target은 단어 그대로 분석하고자 하는 대상 column을 의미한다.

예를 들어 LotArea를 Prediction Target으로 삼는다고 한다면, 모델링 이전, 초기 LotArea 값을 y에 저장한다.

y = my_data.LotArea

 

2. Features

선택되어 모델에 입력 된 column을 Features라고 부른다.

Prediction Target에 영향을 끼칠 것 같은 인자로 다음과 같은 column들을 선택했다고 하자.

lotArea_features = ['Rooms', 'Bathroom', 'Landsize', 'Lattitude', 'Longtitude']

Feature들을 X라는 데이터로 선언한다.

X = my_data[lotArea_features]

 

X는 다음과 같이 구성되어 있다.

X.describe()

 head 함수는 5개 상위 항목만 출력한다.

X.head()