[Tensorflow] 12. 연습용 데이터 사용해보기 Scikit Learn datasets

 

이번 포스팅에서는

킹갓제네레이션 Scikit Learn에서 제공해주는

연습 데이터 사용을 해보겠습니다.

 

이전 포스팅에서 사이킷런을 알아볼때

예제데이터도 제공한다고 했는데 

이제 써보네요!

https://aigaeddo.tistory.com/12

9. 데이터) Scikit-Learn "train_test_split" 사용해서 데이터 쪼개보기

 

 

 

 

 

1. 예제데이터 가져오기

 

scikit learn의 datasets 모듈에서 예제데이터를 가져올 수 있습니다.

https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.datasets

API Reference

 

 

저는 이 중에서 "fetch_california_housing"이라는 데이터를 써볼게요.

 

사이킷런의 datasets모듈의 fetch_california_housing 함수를 import 하겠습니다.

이 함수를 호출하면 Bunch라는 key_value기반 컨테이너 객체를 반환해주네요.

=

 

from sklearn.datasets import fetch_california_housing
datasets = fetch_california_housing()

 

 

 

 

x 즉 입력데이터는 data로, y 출력데이터는 target이라는

변수로 가져와보겠습니다.

x = datasets.data
y = datasets.target

 

 

문서를 보면

data는 (20640, 8)의 8종류의 데이터들이 20640개 있는 배열로

targe은 (20640,) 1종류의 데이터가 20640 개 있는 벡터로 리턴되네요.

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.fetch_california_housing.html#sklearn.datasets.fetch_california_housing

sklearn.datasets.fetch_california_housing

 

x, y 반환형이 numpy형태의 배열이니

shape를 이용해서 행렬 구조를 찍어볼 수 있습니다!

또한 feature_name , DESCR, frame 이란 것도 사용할 수 있습니다.

pandas DataFrame으로도 받을 수 있네요.!

 print(x.shape , y.shape) #(20640, 8) (20640,)

# print(datasets.feature_names) #['MedInc', 'HouseAge', 'AveRooms', 'AveBedrms', 'Population', 'AveOccup', 'Latitude', 'Longitude']
# print(datasets.DESCR)

'''
:Attribute Information:
        - MedInc        median income in block group
        - HouseAge      median house age in block group
        - AveRooms      average number of rooms per household
        - AveBedrms     average number of bedrooms per household
        - Population    block group population
        - AveOccup      average number of household members
        - Latitude      block group latitude
        - Longitude     block group longitude
'''

 

그럼 이 연습데이터로

머신러닝 모델을 만들어 볼 수 있겠죠.

 

 

 

사이킷런은 

학습데이터까지 있고

정말 유용한 패키지네요...

원작자 데이비드님 및 Contributor 분들 최고!