Знакомство с данными

Вскоре вы приступите к построению моделей в Keras для предсказания заработной платы на основе различных профессиональных и демографических факторов. Прежде чем строить модель, полезно изучить данные с помощью разведочного анализа.

Данные заранее загружены в датафрейм pandas с именем df. Используйте методы .head() и .describe() в IPython Shell, чтобы получить общее представление о датафрейме.

Целевая переменная, которую вы будете предсказывать, — wage_per_hour. Некоторые из переменных-предикторов являются бинарными признаками: значение 1 соответствует True, а 0 — False.

Сколько из 9 переменных-предикторов в датафрейме являются бинарными признаками? Для ответа воспользуйтесь минимальными и максимальными значениями, которые показывает .describe(). Сколько бинарных признаков-предикторов содержится в данных?