1. 데이터 준비

1. 필요한 라이브러리와 데이터 불러오기

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

1. 출력은 TARGET속성으로 저장되게 하기

파일경로 = "<https://raw.githubusercontent.com/blackdew/tensorflow1/master/csv/boston.csv>"
boston = pd.read_csv(파일경로)

df = pd.DataFrame(boston.values, columns = col)

boston.head()
print(boston.columns)
# 더이상 보스턴 데이터셋을 이용할 수 없어서 csv파일 직접 읽어옴
# 칼럼에서 medv를 타겟으로 할거임

• 결과

# TARGET속성 추가하기

df.rename(columns={'medv':'TARGET'})
print(df.shape)

• 결과

1. 표준 스케일링을 통해 입력 값 정규화

scaler = StandardScaler()
scaler.fit(df.values[:,:-1])
df.values[:,:-1] = scaler.transform(df.values[:,:-1]).round(4)

df.tail()

• 코드설명
• 정규화 하는 이유
• 결과

2. 학습 코드 구현

1. 학습에 필요한 패키지 불러옴

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim