정성훈
    code_14_25.py (교재)
  http://itsys.hansung.ac.kr/cgi-bin/onlineTest/viewpy4AI/onlinePy4AI.cgi?source=src/py/Ch14/code_14_25.py



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# 따라하며 배우는 파이썬과 데이터과학(생능출판사 2020)
# 14.25 간단한 회귀모델을 만들자, 395쪽
#
import pandas as pd 
import seaborn as sns    # 시각화를 위하여 Seaborn 라이브러리를 이용함
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
life = pd.read_csv('life_expectancy.csv')
 
life.dropna(inplace = True)
 
X = life[['Alcohol', 'Percentage expenditure', 'Polio', 
          'BMI', 'GDP', 'Thinness 1-19 years']]
y = life['Life expectancy']
 
from sklearn.model_selection import train_test_split 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2)
 
from sklearn.linear_model import LinearRegression
lin_model = LinearRegression()
lin_model.fit(X_train, y_train)
y_test_predict = lin_model.predict(X_test)
 
from sklearn.metrics import mean_squared_error
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_test_predict))
print('RMSE =', rmse) 
 
plt.scatter(y_test, y_test_predict)
plt.show()
cs
  등록일 : 2022-12-06 [02:19] 조회 : 383 다운 : 0   
 
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