✍ 쥬피터 file: day1101_ml

🎉 농어의 길이와 무게

🥑 데이타준비 http://bit.ly/perch_data¶

• 농어의 길이 => X
• 농어의 무게 => y

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# X
perch_length = np.array(
    [8.4, 13.7, 15.0, 16.2, 17.4, 18.0, 18.7, 19.0, 19.6, 20.0, 
     21.0, 21.0, 21.0, 21.3, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.0, 22.5, 
     22.5, 22.7, 23.0, 23.5, 24.0, 24.0, 24.6, 25.0, 25.6, 26.5, 
     27.3, 27.5, 27.5, 27.5, 28.0, 28.7, 30.0, 32.8, 34.5, 35.0, 
     36.5, 36.0, 37.0, 37.0, 39.0, 39.0, 39.0, 40.0, 40.0, 40.0, 
     40.0, 42.0, 43.0, 43.0, 43.5, 44.0]
     ).reshape(-1, 1)

# y
perch_weight = np.array(
    [5.9, 32.0, 40.0, 51.5, 70.0, 100.0, 78.0, 80.0, 85.0, 85.0, 
     110.0, 115.0, 125.0, 130.0, 120.0, 120.0, 130.0, 135.0, 110.0, 
     130.0, 150.0, 145.0, 150.0, 170.0, 225.0, 145.0, 188.0, 180.0, 
     197.0, 218.0, 300.0, 260.0, 265.0, 250.0, 250.0, 300.0, 320.0, 
     514.0, 556.0, 840.0, 685.0, 700.0, 700.0, 690.0, 900.0, 650.0, 
     820.0, 850.0, 900.0, 1015.0, 820.0, 1100.0, 1000.0, 1100.0, 
     1000.0, 1000.0]
     ).reshape(-1, 1)

perch_df = pd.DataFrame(columns=['length','weight'])
perch_df['length'] = perch_length.flatten() 
perch_df['weight'] = perch_weight.flatten() 
perch_df.head(3)

⭐ 데이터 구경?하기

sns.regplot(x='length' , y='weight',data=perch_df);

sns.regplot 자동으로 선형회귀선을 계산해서 그려줌

회귀선이 그려진 scatter plot이 출력됨

🥑 학습데이터와 테스트 데이터 분리