수치 예측 (1) 썸네일형 리스트형 Python에서 Jupyter Notebook을 통해 머신러닝하기 : Regression편 Linear Regression은 머신러닝의 기본적인 알고리즘 중 하나로, 데이터의 선형 관계를 모델링하는 데 사용됩니다. 이번 포스트에서는 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 Linear Regression을 구현하는 방법을 단계별로 알아보겠습니다. 1. 필요한 라이브러리 임포트먼저 필요한 라이브러리들을 임포트합니다. 2. 데이터 준비 예제 데이터를 생성하거나 실제 데이터셋을 로드합니다. 여기서는 간단한 예제 데이터를 생성해보겠습니다. 3. 데이터 전처리 1. NaN값 처리 - 현재 데이터에는 NaN 값이 없지만 NaN값인 데이터가 존재할 경우 dropna() 혹은 fillna()로 NaN값 처리를 해줘야 합니다. 2. X와 y값으로 분리 - X는 예측에 필요한 값, y는 예측해야하는 값.. 이전 1 다음
