데이터 준비

1. 필요 라이브러리 설치

!pip install matplotlib seaborn pandas sklearn

1. 라이브러리 불러오기

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

• 코드설명

1. 사용할 데이터셋 불러오기

from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()

print(boston.DESCR)

• 코드설명
• 결과

1. 데이터 분석을 위해 pandas로 데이터프레임으로 변환

df = pd.DataFrame(boston.data, columns = boston.feature_names)
# print(boston.feature_names) -> ['CRIM' 'ZN' 'INDUS' 'CHAS' 'NOX' 'RM' 'AGE' 'DIS' 'RAD' 'TAX' 'PTRATIO'
 'B' 'LSTAT']
df["TARGET"] = boston.target
# print(boston.target) -> 13개 열로 구성
df.tail()

• 코드설명
• 결과

1. 선형관계 있는 거 추리기 위해 페어플롯(pair plot)사용

sns.pairplot(boston)
plt.show()

• 코드설명
• 결과(타겟줄만 캡쳐)

1. TARGET과 선형관계 띄는 것으로 보이는것만 떼어서 보기