अपने डेटा को समझना

आप जल्द ही Keras में ऐसे मॉडल बनाना शुरू करेंगे जो विभिन्न प्रोफेशनल और डेमोग्राफिक फ़ैक्टर्स के आधार पर वेतन का अनुमान लगाएँगे। किसी मॉडल को बनाने से पहले, थोड़ा एक्सप्लोरेटरी एनालिसिस करके अपने डेटा को समझ लेना अच्छा रहता है।

डेटा पहले से pandas DataFrame df में लोड है। DataFrame का त्वरित ओवरव्यू पाने के लिए IPython Shell में .head() और .describe() मेथड्स का उपयोग करें।

वह टार्गेट वैरिएबल जिसे आप प्रेडिक्ट करेंगे, wage_per_hour है। कुछ प्रेडिक्टर वैरिएबल्स बाइनरी इंडिकेटर्स हैं, जहाँ 1 का मतलब True और 0 का मतलब False होता है।

DataFrame में मौजूद 9 प्रेडिक्टर वैरिएबल्स में से कितने बाइनरी इंडिकेटर्स हैं? .describe() द्वारा दिखाए गए min और max मान यहाँ सहायक होंगे। कुल कितने बाइनरी इंडिकेटर प्रेडिक्टर्स हैं?