[Kaggle] ๊ฐ๋จํ HousePrices ์์ธกํด๋ณด๊ธฐ
ยท
Artificial_Intelligence๐ค/Prediction
2์ฃผ ์ ์ ์บ๊ธ๋ฌธ์ ํ๋ ํ๊ณ ์ถ์ด์ ์ฃผํ๊ฐ๊ฒฉ์์ธก ๋ํ์ ๋ค์ด๊ฐ๋ค. ๋ค์ด๊ฐ์ ๊ทธ๋ฅ ํ๊ท ๊ฐ์ผ๋ก๋ง ์ ๋ถ ๋๋ ค๋ฐ์ผ๋ฉด ๋ช์ ๋์ฌ๊น ๊ถ๊ธํด์ ํด๋ดค๋๋ 0.4์ ๋์ค๊ธธ๋, 1์ ์ด ๋ง์ ์ด ์๋๊ฐ ๋ดค๋๋ 0์ ์ ๊ทผ์ ํ ์๋ก ๋์ ์ ์์๋ค. ์ ๊ทธ๋ ๊ตฌ๋ ํ๊ณ ์ข
๋ฃํ์๋๋ฐ, ์๋ ํ๋๊ฑฐ ๋๋ ๊ธฐ๋
์ผ๋ก 3์๊ฐ๋์ ๋
ธ๋๋ค์ผ๋ฉด์ ๋์ ์ฌ๋ดค๋ค. import numpy as np import pandas as pd import os for dirname, _, filenames in os.walk('./house_prices'): for filename in filenames: print(os.path.join(dirname, filename)) train_data = pd.read_csv('./house_prices/train.csv'..