[음악]
예제 하나를 봤으니 두 번째 집으로 넘어가죠
고급 주택 대상 예측이라고
적습니다
한번 보죠
house2라고 명명합니다
house2는 판매 데이터에 있는데
필터를 사용해서
id가
1925069082인 집을
걸러냅니다
house2가 어떤 집인지 한번 보도록 하죠
house2는 2015년에 220만 달러에 팔렸습니다
침실 5개, 화장실 4.25개, 화장실이 훨씬 많죠,
전용면적 4640평방피트니 훨씬 크죠
460평방미터쯤 됩니다
아주 큰 집입니다
사진를 보죠
이 집 사진을 미리 다운받아 놓았습니다
여기 적어둔 게 있는데
사진을 삽입할 겁니다
Esc+m을 다시 누르고
디렉토리에 다운 받은 사진을 삽입합니다
그것은라고
jog가 아니라
jpg입니다
이제 될 겁니다
먼젓집은 62만 달러였죠
이 집은 220만 달러입니다
잠시 살펴보죠
화려하군요
화려한데다 앞마당도 더 큽니다
여길 보시죠
물가네요
물가에 있는 집입니다
왜 200만 달러나 하는지 알만하군요
훨씬 고급입니다
모델이 이 부동산의 가치를 얼마로 예측하는지 보죠
220만 달러지요
평수 모델 예측을 보죠
전과 같이 .predict를 붙이고 house2를 인자로 줍니다
125만 달러로 예측하네요
결과가 썩 좋지는 않습니다
복잡한 모델을 보죠
my_features_model.predict입니다
엔터를 치기 전에
무슨 일이 일어날지 생각해보는 것도 좋으리라 봅니다
다른 집을 대상으론 여러 특징을 사용한
모델이 의미 있는 차이를 못 냈지요 실제론 정확도가 떨어졌지요
꽤 표준적인 시애틀 주택이었습니다
표준적인 침실 개수 표준적인 화장실 개수
흔한 종류니 두 모델이 비슷한 결과를 내리라 예상할 수 있죠
하지만 이 집은 그렇지 않습니다
평수만으로 잡아내기 힘든 특징이 있죠
물가 옆에다
화장실도 많고 침실도 많습니다
그러니 복잡한 특징 모델이 더 나으리라고 예상합니다
오타가 났네요
model을 빠뜨렸네요
마무리를 제대로 못했네요
돌려보면 138만이라 나옵니다
조금은 낫군요
오류 차이가 크지는 않지만
조금이나마 실제 가격에 근접합니다
이 주택 대상으론 나은 결과란 말이죠
마지막으로
더 고급 주택을 해볼텐데
세 번째 집입니다
##마지막은 초고급 주택입니다
빌 게이츠의 집을 해보죠
빌 게이츠가 사는 집이 시애틀에 있는데 어떤 가격일지 예측해보죠
여러 가지 특성이 있습니다
전부 타이핑하기보다
복사하겠습니다
빌 게이츠의 집이 데이터 세트에 있다면 이런 모습일 겁니다
침실 8개에 화장실 25개입니다
빌 게이츠는 화장실 갈 일이 잦은가 보군요
적어도 인터넷에는 그렇게 나와있습니다
50000평방피트의 집입니다
5000평방미터쯤 되는군요
아주 큰 집에 4층입니다
대략 이런 모습입니다
집의 정확한 가치를 알 수 없는데 한번도 팔린 적이 없기 때문이죠
돈이 별로 필요하지 않은가 봅니다
[웃음] 집의 실제 모습을
보도록 하죠
집의 사진 링크를 적어뒀습니다
이게 빌 게이츠 집의 사진입니다
됐지요
아 죄송합니다
마크업인 걸 잊었네요
이렇게 됩니다.
모델이 빌 게이츠 집의 가격을 얼마로 예측하는지 보죠
빌 게이츠 집을 대상으로 my_features_model.predict을
출력합니다
GraphLab Create 모델이라 SFrame만 입력으로 받습니다
방금 빌 게이츠의 집을 나타낸 사전을
SFrame 형식으로 변환합니다
graphlab.SFrame(bill_gates)라고 입력하는데
위에서 정의한 bill_gates는 사전입니다
SFrame으로 변환한 후 실행해보죠
1300만 달러의 가치를 지녔다고 예측하네요
의도하지 않고 범했을때,
많은 것 같지만 1300만 달러보다 더 나갈지도 모릅니다
앞으로 어떻게 될지는 모르니까요
흥미진진했죠
카운티 데이터를 통해 주택 가격에 대한 모델을 두 개 세워봤습니다
탐구하고 사용하고 모델을 통해 주택 가격을 예측했습니다
심지어 빌 게이츠 집의 가치가 얼마나 나갈지도 예측해봤죠
[음악]