データを理解する

これから、さまざまな職業・人口統計の要因に基づいて賃金を予測する Keras のモデルを構築していきます。モデルを作る前に、探索的な分析を行ってデータを把握しておくとよいでしょう。

データは pandas の DataFrame df にあらかじめ読み込まれています。IPython シェルで .head() と .describe() メソッドを使って、DataFrame の概要を素早く確認してください。

予測する目的変数は wage_per_hour です。いくつかの説明変数はバイナリ指標で、1 が True、0 が False を表します。

DataFrame にある 9 個の説明変数のうち、バイナリ指標はいくつありますか？.describe() に表示される最小値と最大値が手がかりになります。 バイナリ指標の説明変数はいくつありますか？