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특성 만들기

이 챕터에서는 sales_df라는 데이터 세트를 다루게 됩니다. 이 데이터 세트에는 다양한 미디어 유형의 광고 캠페인 지출 정보와 해당 캠페인에서 발생한 매출액이 포함되어 있습니다. 데이터 세트는 여러분을 위해 미리 로드되어 있습니다. 다음은 처음 두 행입니다:

     tv        radio      social_media    sales
1    13000.0   9237.76    2409.57         46677.90
2    41000.0   15886.45   2913.41         150177.83

여러분은 광고 지출을 특성으로 사용하여 판매 값을 예측하게 되며, 처음에는 "radio" 열로 작업해 볼 것입니다. 하지만 예측을 수행하기 전에 scikit-learn에 맞는 올바른 형식으로 재구성된 특성 배열과 타깃 배열을 만들어야 합니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

scikit-learn으로 배우는 지도 학습

강의 보기

연습 안내

  • sales_df DataFrame의 "radio" 열의 값에서 배열 X를 생성하세요.
  • sales_df DataFrame의 "sales" 열의 값에서 배열 y를 생성하세요.
  • X를 2차원 NumPy 배열로 재구성하세요.
  • X와 y의 모양을 Print 하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

import numpy as np

# Create X from the radio column's values
X = ____

# Create y from the sales column's values
y = ____

# Reshape X
X = ____

# Check the shape of the features and targets
print(____)
코드 편집 및 실행