Feature engineering (2) 썸네일형 리스트형 [Feature engineering] 데이터 처리 사례_2021 서울시 농산물 가격 분석_2 서론 지난 시간에 이어서, 서울시 농수축산물 가격 데이터에 대해서 분석을 진행합니다. 몇가지 수정되야 할 점이 있어서 , 따로 정리했습니다. 1) 2021년 한 해의 데이터만으로는 변화하는 양상을 보기 어려울 것으로 판단, 2019년과 2020년의 데이터를 조회하여 3년간의 양상을 살펴봅니다. 2) 날짜 데이터인 년도-월에 대해서 월을 빼고 , 연도만 조회해서 사용합니다. 3) 이 날짜 데이터도 독립변수에 포함하게 됩니다. 4) DecisionTree 회귀 모델을 통해서 score를 높이게 됩니다. 시작 df_19 = pd.read_csv('생필품 농수축산물 가격 정보(2019년).csv', encoding = 'cp949') df_20 = pd.read_csv('생필품 농수축산물 가격 정보(2020년).. [Feature engineering] 데이터 처리 사례_2021 서울시 농산물 가격 분석_1 서론 이번 시간에는 사이드 프로젝트로 진행했던 2021년의 서울시 먹거리 가격정보에 대한 데이터셋으로 데이터 인사이트 및 전처리를 진행해볼 예정입니다. 출처는 서울 열린데이터 광장(https://data.seoul.go.kr/)에서 농수축산물 가격 정보를 열람했습니다. 추가적으로, 열린 데이터 광장은 인공지능 개발을 위한 공공 학습 데이터, 시민을 위한 열린 데이터를 손쉽게 활용할 수 있도록 무료로 공개하여 더 많은 연구 자료가 발전할 수 있도록 노력하고 있습니다. 독자분들도 실습을 위한 학습 데이터셋이 필요할 때, kaggle에서 영어 데이터만 읽는 것도 지쳤다면, 서울 열린데이터 광장도 추천 드립니다. 한글인 점이 매우 마음에 드네요. 시작하기에 앞서, 사용한 학습 종류는 지도학습의 회귀(Regres.. 이전 1 다음
