한양대학교 2024년도 1학기 AI+X RPy컴퓨팅 과제1 A+ 레포트

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본문내용

Part 1 보스턴 주택가격 데이터 분석하기: boston_csv.csv 파일
⚫ 보스턴 주택 가격 데이터의 변수명은 다음과 같다.
CRIM 자치시(town) 별 1인당 범죄율
ZN 25,000 평방피트를 초과하는 거주지역의 비율
INDUS 비소매상업지역이 점유하고 있는 토지의 비율
CHAS
찰스강에 대한 더미변수
(강의 경계에 위치한 경우는 1, 아니면 0)
NOX 10ppm 당 농축 일산화질소
RM 주택 1가구당 평균 방의 개수
AGE 1940년 이전에 건축된 소유주택의 비율
DIS 5개의 보스턴 직업센터까지의 접근성 지수
RAD 방사형 도로까지의 접근성 지수
TAX 10,000 달러 당 재산세율
PTRATIO 자치시(town)별 학생/교사 비율
B
1000(Bk-0.63)^2,
여기서 Bk 는 자치시별 흑인의 비율을 말함.
LSTAT 모집단의 하위계층의 비율(%)
MEDV 본인 소유의 주택가격(중앙값) (단위: $1,000)
CAT.MEDV MEDV 가 $30,000 을 넘는지에 대한 변수 (넘는 경우 1, 아닌 경우 0)
⚫ 보스턴 주택 가격 데이터에서 결측치는 na와 NaN으로 표시되어 있다.
⚫ 다음과 같은 라이브러리를 불러와야 프로그램이 구현될 것이다.
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns

참고 자료

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