Verini anlamak

Yakında, çeşitli mesleki ve demografik faktörlere göre saatlik ücreti tahmin etmek için Keras'ta modeller kurmaya başlayacaksın. Bir model oluşturmaya başlamadan önce, keşif amaçlı birkaç analiz yaparak verini anlamak iyi bir fikirdir.

Veri, df adlı bir pandas DataFrame'ine önceden yüklenmiştir. DataFrame'e hızlı bir genel bakış için IPython Shell'de .head() ve .describe() metodlarını kullan.

Tahmin edeceğin hedef değişken wage_per_hour. Yordayıcı değişkenlerin bazıları ikili (binary) göstergelerdir; 1 değeri True, 0 değeri False anlamına gelir.

DataFrame'deki 9 yordayıcı değişkenden kaçı ikili göstergedir? Burada .describe() çıktısındaki min ve max değerleri yol gösterici olacaktır. Kaç tane ikili gösterge yordayıcısı var?