데이터 분석 - 4주차 정리

[수업 목표]
1. 선형 회귀에 대한 개념을 익힌다.
2. 선형 회귀를 학습하는 패키지 사용법을 익힌다.
3. 1주차에서 배웠던 크롤링에 좀 더 익숙해진다.
4. 선형 회귀를 통해서 값을 예측하는 머신 러닝 모델을 구현한다.

[목차]

1. 4주차 오늘 배울 것
2. 선형 회귀 기초
3. scikit-learn 패키지를 사용한 선형 회귀분석
4. 자전거 수요 예측하기 - 데이터 준비
5. 자전거 수요 예측하기 - 시각화
6. 자전거 수요 예측하기 - 상관분석 & 정규화
7. 자전거 수요 예측 프로젝트(1)
8. 자전거 수요 예측 프로젝트(2)
9. 자전거 수요 예측 프로젝트(3)
10. 자전거 수요 에측 프로젝트(4) - 다른 종류의 회귀분석
11. 자전거 수요 예측 프로젝트(5) - 수정 후 실험하기
12. 4주차 끝 & 숙제 설명
    HW. 4주차 숙제 답안 코드

01. 4주차 오늘 배울 것

• 선형 회귀에 대한 기초
• scikit-learn을 이용한 선형 회귀
• 자전거 수요 예측해보기

02.선형 회귀 기초

• 1) 선형 회귀란?
• 2) 시험 성적으로 이해해보기
• 3) 다중 선형 회귀

• 1) 회귀와 분류 개념의 차이

04. scikit-learn 패키지를 사용한 선형 회귀분석

• 1) scikit-learn 패키지를 사용한 선형 회귀분석

05. 자전거 수요 예측하기 - 데이터 준비

• 1) 데이터 소개 및 데이터 로드
• 2) detetime 타입

06. 자전거 수요 예측하기 - 시각화

• 1) subplot을 이용한 한 번에 여러 차트 그리기

07. 자전거 수요 예측하기 - 상관분석 & 정규화

• 1) 상관분석
• 2) 정규화 (정규분포화)

08. 자전거 수요 예측 프로젝트 (1)

• 1) RMSLE 구현하기

09. 자전거 수요 예측 프로젝트 (2)

• 2) sklearn의 선형 회귀

10. 자전거 수요 예측 프로젝트 (3)

• 3) 범주형 변수(Categorical Variable)
• 4) 각 특성(features) 별 가중치의 시각화

11. 자전거 수요 예측 프로젝트 (4) - 다른 종류의 회귀분석

• 5) 정규화(규제)
• 6) Ridge Regression
• 7) Lasso Regression

12. 자전거 수요 예측 프로젝트 (5) - 수정 후 실험하기

• 1) 데이터 정규화 (정규분포화)의 다른 방법
• 2) 이상치 제거하기

13. 4주차 끝 & 숙제 설명

📄 앞서 배운 다양한 회귀 분석을 통해서 보스턴 주택 가격을 예측해봅시다.