차이점

기존 특성을 활용해 새로운 특성을 만들어 봅시다. 미국 중서부에서는 단독 주택에 녹지를 위한 추가 부지가 있는 경우가 많아요. 이 예제에서는 'YARD_SIZE'라는 새 특성을 만들고, 이 특성이 결과 변수와 상관관계가 있는지 확인해 보겠습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

PySpark로 하는 Feature Engineering

강의 보기

연습 안내

변환 계수 acres_to_sqfeet를 곱해 ACRES를 제곱피트로 변환하고, withColumn()을 사용해 LOT_SIZE_SQFT라는 새 열을 만드세요.
LOT_SIZE_SQFT에서 FOUNDATIONSIZE를 빼서 YARD_SIZE라는 또 다른 새 열을 만드세요.
독립 변수 YARD_SIZE, FOUNDATIONSIZE, LOT_SIZE_SQFT 각각에 대해 종속 변수 SALESCLOSEPRICE와의 corr()을 실행하세요. 새 특성이 구성 요소 중 어느 것보다 더 강한 상관관계를 보이나요?

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Lot size in square feet
acres_to_sqfeet = 43560
df = df.____(____, df[____] * ____)

# Create new column YARD_SIZE
df = df.____(____, df[____] - df[____])

# Corr of ACRES vs SALESCLOSEPRICE
print("Corr of ACRES vs SALESCLOSEPRICE: " + str(df.____(____, ____)))
# Corr of FOUNDATIONSIZE vs SALESCLOSEPRICE
print("Corr of FOUNDATIONSIZE vs SALESCLOSEPRICE: " + str(df.____(____, ____)))
# Corr of YARD_SIZE vs SALESCLOSEPRICE
print("Corr of YARD_SIZE vs SALESCLOSEPRICE: " + str(df.____(____, ____)))

코드 편집 및 실행