normalization (1) 썸네일형 리스트형 Ch2. 머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지 (2.4 ~ 2.8) 2.4 데이터 이해를 위한 탐색과 시각화 2.4.1 지리적 데이터 시각화 ■ 지리정보 (경도와 위도)를 통해 데이터 시각화 - pandas.DataFrame.plot(kind, x, y) • kind: plot의 종류 ('line', 'bar', 'scatter' ...) • x: x축 • y: y축 - 캘리포니아의 주택가격이 지역(바다와 인접), 인구 밀도에 관련이 크다는 것을 확인할 수 있다. 2.4.2 상관관계 조사 ■ 표준 상관계수, standard correlation coefficient - 피어슨의 r - pandas.DataFrame.corr(): 각 컬럼간의 상관계수를 계산해준다. - 상관관계의 범위: -1 ~ 1 • 1에 가까울수록 양의 상관관계를 가진다. (비례관계) • -1에 가까울.. 이전 1 다음