Stage2 - Visualization 연습하기 - 데이터 사이언스 LV1 입문

워싱턴 King 카운티의 집 값 예측하기
집 크기, 욕실 수, 건설일 등의 특징을 가진 2만여 데이터를 바탕으로 집 값을 예측하는 문제입니다.
https://www.kaggle.com/harlfoxem/housesalesprediction
선형회귀로 분석하기 좋은 문제입니다. 집 크기, 욕실 수, 건설일 등 18가지 종류의 특징을 기반으로 얼마나 정확히 집 값을 예측하실 수 있나요?
집값 예측 문제 분석하기
함께실습$1
house 데이터 불러오기
데이터 다운로드 bit.ly/코알라_DS_스터디데이터​
함께실습$2
데이터 특성 살펴보기
함께실습$3
필요없는 특징 없애기
상관계수
어떤 특징이 정말로 결과에 영향을 미친다고 확실할 수 있나요? 지금까지는 우리의 주관적인 추리능력으로 그 상관성을 예측했지만 이제 상관계수를 통해 객관적으로 관련 정도를 파악할 수 있습니다.
상관계수 변수와 변수의 관련성을 수치화
피어슨 상관계수 두 변수의 선형적 상관관계를 표현
발바닥과 키는 서로 밀접한 관련이 있다!
위 그래프를 보면, 발바닥의 크기와 키는 대체로 비례합니다. 발바닥이 클 수록 키가 크다고 생각하는건 매우 합리적이란 거죠. 이러한 경우 우리는 '두 변수가 상관관계에 있다'라고 말합니다.
상관계수는 r, 결정계수는 r²으로 표현합니다.
발바닥과 키의 관계처럼, 발바닥이 클 수록 키가 커지는 모양새를 양의 상관관계라 합니다.
물건을 파는 사람이 많아지면 가격이 싸지는 것처럼, x축은 커지나 y축이 작아지는 모양새는 음의 상관과계라고 합니다.
함께실습$4
피어슨계수 히트맵으로 시각화하기
함께실습$5
catplot으로 산포도 시각화하기
함께실습$6
특징의 범위 파악하기
미션$1
집 값의 범위 알기
함께실습$7
거주면적에 따른 가격 분포도
함께실습$8
박스 플롯
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