Înțelegerea datelor

În curând vei începe să construiești modele în Keras pentru a prezice salarii pe baza unor factori profesionali și demografici. Înainte de a construi un model, este util să îți înțelegi datele printr-o analiză exploratorie.

Datele sunt pre-încărcate într-un DataFrame pandas numit df. Folosește metodele .head() și .describe() în Shell-ul IPython pentru o privire rapidă de ansamblu asupra DataFrame-ului.

Variabila țintă pe care o vei prezice este wage_per_hour. Unele dintre variabilele predictoare sunt indicatori binari, unde valoarea 1 reprezintă True, iar 0 reprezintă False.

Din cele 9 variabile predictoare din DataFrame, câte sunt indicatori binari? Valorile minime și maxime afișate de .describe() îți vor fi utile. Câți predictori indicatori binari există?