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    code_14_25.py (±³Àç)
  http://itsys.hansung.ac.kr/cgi-bin/onlineTest/viewpy4AI/onlinePy4AI.cgi?source=src/py/Ch14/code_14_25.py



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# µû¶óÇϸ砹è¿ì´Â ÆÄÀ̽ã°ú µ¥ÀÌÅÍ°úÇÐ(»ý´ÉÃâÆÇ»ç 2020)
# 14.25 °£´ÜÇѠȸ±Í¸ðµ¨À» ¸¸µéÀÚ, 395ÂÊ
#
import pandas as pd 
import seaborn as sns    # ½Ã°¢È­¸¦ À§ÇÏ¿© Seaborn ¶óÀ̺귯¸®¸¦ ÀÌ¿ëÇÔ
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
life = pd.read_csv('life_expectancy.csv')
 
life.dropna(inplace = True)
 
= life[['Alcohol''Percentage expenditure''Polio'
          'BMI''GDP''Thinness 1-19 years']]
= 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

  µî·ÏÀÏ : 2022-12-06 [02:19] Á¶È¸ : 538 ´Ù¿î : 0   
 
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¡ä ´ÙÀ½±Ûcode_14_24.py (±³Àç)
Python for AI ½Ç½À°Ô½ÃÆÇ
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381 ½Ç½À ½Ã ÇлýµéÀÌ ÀÚÁÖÇÏ´Â ½Ç¼ö ¿¹µé 762 04-16
380 Anaconda3 ¼³Ä¡ 892 10-06
379 Colab ½Ç½À 981 09-29
378 lColabTurtlePlus 1570 09-13
377 ½Ç½À ¸ñ·Ï 1620 02-21
376 (15Àå) ÅÙ¼­Ç÷οì·Î µö·¯´×ÀÇ ¸ÀÀ» º¸ÀÚ 551 02-19
375 ¦¦❶ lch15.ipynb (¿¹Á¦ Àüü) // colab ¿¡¼­ ¼öÇàÇØ¾ß ÇÔ 723 03-01
374 (14Àå) ±â°èÇнÀÀ¸·Î ¶È¶ÈÇÑ ÄÄÇ»Å͸¦ ¸¸µéÀÚ 725 02-19
373 ¦¦❶ µµÀü¹®Á¦ 14.3 764 05-21
372 ¦¦❶ µµÀü¹®Á¦ 14.2 835 05-21
371    ¦¦❷ µµÀü¹®Á¦ 14.2 (¸ð¹ü ´ä¾È) 355 05-21
370 ¦¦❶ µµÀü¹®Á¦ 14.1 742 05-21
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