이번 강좌에서는 다중선형회귀(Multiple Linear Regression) 모델을 이용해서 월세(렌트비)를 예측합니다. 지난 시간에 배운 단순 선형회귀 모델 (y = m*X + b)와 달리 월세에 영향을 주는 것은 방의 갯수, 평수, 지하철 역과 거리 등의 여러 요인이 있습니다. 이런 다양한 주어진 데이터 x 를 통해 월세 y를 예측하려면 여러 개의 변수 x를 포함해야 하기 때문에 다중 선형회귀라(Multiple Linear Regression)고 하는 것입니다. 여기서는 pandas를 통해 주어진 데이터를 불러와서 사이킷런(Scikit-learn)에서 train_test_split을 통해 데이터 세트를 분리, 훈련, 테스트를 하고 선형 회귀 모델을 생성해서 테스트데이터를 넣어 예측 값(월세)을 생성합니다. 그리고 나서 그래프를 통해 상관 관계를 살펴봅니다. (예. 평수와 월세의 관계, 건물 년식과 월세와의 관계 등) 또 마지막으로 모델의 정확도를 score 함수로 평가합니다. 이 형태를 통해 데이터를 구하여 여러분이 예측하고 싶은 것들에 다양하게 활용 할 수 있습니다.
2 -2 순한맛! 파이썬 머신러닝 강좌 – 부동산 가격(월세) 예측 (Featured 사이킷런(Scikit-learn))
