산술적 특성
새로운 특성을 만들어 보는 연습으로, Kaggle 대회 "House Prices: Advanced Regression Techniques"의 일부 샘플을 사용해 보겠습니다. 이 대회의 목표는 주택의 속성에 기반해 가격을 예측하는 것입니다. 평가 지표는 Root Mean Squared Error를 사용하는 회귀 문제예요.
여러분의 목표는 새로운 특성을 만들고, 검증 점수가 향상되는지 확인하는 것입니다. 5-겹 교차 검증으로부터 검증 점수를 얻기 위해 get_kfold_rmse() 함수를 제공합니다. 작업 공간에 있는 train DataFrame을 인수로 넘겨서 사용하세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 Kaggle 대회 공략하기
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Look at the initial RMSE
print('RMSE before feature engineering:', get_kfold_rmse(train))
# Find the total area of the house
train['TotalArea'] = ____[____] + ____[____] + ____[____]
# Look at the updated RMSE
print('RMSE with total area:', get_kfold_rmse(train))