탐색적 데이터 분석

파이프라인과 전처리의 세부 내용으로 들어가기 전에, 원본 상태로 가공되지 않은 Ames housing dataset을 간단히 탐색해 보겠습니다. 이전 장에서는 핵심 XGBoost 개념에 집중할 수 있도록 데이터를 미리 전처리해 드렸습니다. 이번 장에서는 전처리를 직접 해보실 거예요!

원본 데이터셋의 축소판이 df라는 pandas DataFrame으로 미리 로드되어 있습니다. Shell에서 df를 탐색한 뒤, 보기 중에서 틀린 내용을 고르세요. 이 연습의 큰 목적은 XGBoost를 사용하기 위해 어떤 종류의 변환이 필요한지 파악하는 데 있습니다.

Möjliga svar

DataFrame에는 21개 열과 1460개 행이 있습니다.

LotArea 열의 평균은 10516.828082입니다.

DataFrame에는 결측값이 있습니다.

LotFrontage 열에는 결측값이 없고 항목의 dtype은 float64입니다.

SalePrice의 표준편차는 79442.502883입니다.

övning

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Instruktioner

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