[음악]
함게 데이터를 통한 두 회귀 모델을 배워봤습니다
전용면적에 기반한 모델과
다른 고급 특징들에 기반한 모델이었죠
이 모델을 적용해 봅시다
실제로 주택 가격 예측에 사용했을 때 어떻게 되는지 한번 봅시다
학습된 모델로 데이터 세트의
집 세 채의 가격을
예측합니다
여러 크기와 특성을 지닌 세 채는
생김새도 다르고 지역도 다른데
그 중 첫 번째 집을 살펴봅시다
한번 보죠
데이터의 첫번째 집인데
같은 판매 데이터에 있는 것이죠
판매 데이터에서
특정 id의 집을 고를 겁니다
카운티 기록은 각 주택에 문자열 id를 부여하는데 숫자 형식이죠
여기 이건 5309101200이죠
특정 id를 지닌 주택을 찾아서
house1에 저장한 뒤 출력해 봅니다
특정 id를 가진 주택입니다
이 날 62만 달러에 팔렸네요
침실 네 개에 화장실 2.25개,
2400평방피트의 전용면적입니다
IPython 노트북에는
마크업, 텍스트, 파이썬 코드뿐만 아니라
HTML과 이미지도 삽입할 수 있습니다
바로 보여드리죠
Esc+m을 누른 다음 노트북에 이미지를 추가할건데 이 이미지는
카운티 기록에서 다운 받은 겁니다
이미지는 디렉토리에 house란 이름으로 올라가 있습니다
house-5309101200이 이름입니다
꽤 멋질 겁니다
대상 주택의 사진을 보면
아차, 타이핑을 잘못했군요
.jpg를 잊었습니다
우리가 가격을 메길 주택의 사진입니다
2014년에 62만 달러에 팔렸군요
침실 4개 화장실 2.25개입니다
1929년에 건축되었군요
모델이 얼마로 예측할지 봅시다
모델이 두 개 있었죠
처음은
주택의 실제 가격입니다
기록을 위해 출력해두죠 house1의 price 열입니다
print로 출력해보죠
62만 달러가 주택 가격입니다
첫 번째 모델이 얼마로 예측하나보죠
간단한 평수 모델이었죠
.predict 함수에
house1을 인자로 주면
62.8만 달러로 예측된다고 나옵니다 상당히 가깝네요
아주 정확하군요
특징을 추가했을 때 어떻게 되나 보죠
my_features_model.predict에 house1을 인자로 주면
평균적으로 특징을 추가할수록
성능이 좋아집니다
예측을 보면 72만 달러니까
평수 모델이 특징을 추가한 모델보다 나은 결과를 내놓았죠
여기서 배울 점은 평균적으로는
특징을 추가할수록 예측이 정확해지지만
이 특정 주택을 대상으로는
간단한 모델이 복잡한 모델보다 나은 결과를 내놓았다는 점입니다
예상 가능한 일이죠 항상은 아니지만
어쩔 땐 낫고 어쩔 땐 못하겠지만 평균적으로 복잡한 모델이 나을 겁니다
[음악]