특성이 너무 많을 때
Coddy Machine Learning 여정의 비지도 학습 섹션에 포함된 레슨. 51개 중 24번째.
이 장에서는 몇 가지 기능을 간결하게 다룹니다. 장이 끝날 때쯤이면 와인 측정값 13개가 하나의 지도에 표시됩니다:
왜 압축할까요? 많은 특성은 그래프로 나타내기 어렵고, 적합하는 데 시간이 오래 걸리며, 서로 중복되는 경우가 많습니다. 다음 두 특성처럼요:
쌍둥이 변수는 하나의 아이디어를 두 번 담고 있습니다. 상관 행렬은 r이 1 또는 -1에 가까운 이들을 찾아냅니다:
wine = load_wine(as_frame=True).frame
corr = wine.corr()
print(round(corr.loc["flavanoids", "total_phenols"], 2))이것은 0.86을 출력합니다. 각 쌍에서 하나씩 유지하거나 병합하세요. 병합하는 방법을 이 장에서 다룹니다.
챌린지
중급비누 공방에서는 비누 한 묶음마다 10가지 항목을 측정하고, 보고서가 길어집니다. 쌍둥이를 찾아보세요. 프로그램은 기준값을 읽고, 시작 코드에서 corr을 만듭니다.
- 서로 다른 각 열의 쌍을 한 번씩 살펴보세요.
- 부호와 관계없이 크기가 기준값 이상인 각 쌍을
r을 소수점 이하 2자리까지 표시하여 출력하세요. - 찾은 쌍이 몇 개인지 출력하세요.
다른 공방에서 기준값이 0.85인 경우:
lye_g and oil_g: 0.91
cure_days and water_left_pct: -0.88
Twin pairs: 2직접 해보기
import pandas as pd
# 비누 공방: 비누 배치 60개 각각에 대한 측정값 10개
batches = pd.read_csv("soaps.csv")
limit = float(input())
corr = batches.corr()
cols = corr.columns
# 아래에 코드를 작성하세요
실력 점검이 레슨에는 짧은 퀴즈가 포함되어 있습니다. 레슨을 시작해 문제를 풀고 진행 상황을 기록하세요.
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