단순선형회귀
from sklearn.linear_model import LinearRegression
#모델 설정
model = LinearRegression()
feature = ['궁금한 피쳐']
target = ['예측할 타겟']
X_train = df[feature]
y_train = df[target]
#모델 학습
model.fit(X_train, y_train)
#테스트 및 성능
y_pred = model.predict(X_test)
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
rmse = np.sqrt(mse)
#회귀 계수 확인
model.coef_
model.intercept_
#시각화
plt.scatter(X_train, y_train, color='black', linewidth=1)
plt.scatter(X_test, y_pred, color='blue', linewidth=1)
실습
관심있는 피쳐는 완공연도(builtyear), 타겟은 가격(saleprice)으로 설정하고 단순선형회귀모델을 설정해보았다.
그 결과 mae는 49200, mse는 5037617329(...?), rmse는 70976이 나왔다.
성능 쓰레기다😁