Tahmine dayalı bir sistem kurmak
Bu örnekte, python komut dosyası kullanarak ev fiyatlarının tahmin edilmesine yardımcı olan tahmine dayalı modelin nasıl oluşturulacağını ve uygulanacağını öğreneceğiz. Tahmine dayalı sistemin konuşlandırılması için kullanılan önemli çerçeve Anaconda ve "Jupyter Notebook" u içerir.
Tahmine dayalı bir sistemi dağıtmak için şu adımları izleyin -
Step 1 - Csv dosyalarındaki değerleri ilişkili değerlere dönüştürmek için aşağıdaki kodu uygulayın.
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import mpl_toolkits
%matplotlib inline
data = pd.read_csv("kc_house_data.csv")
data.head()
Yukarıdaki kod aşağıdaki çıktıyı üretir -
Step 2 - Öznitelikli csv dosyalarına dahil edilen veri türlerini almak için açıklama işlevini çalıştırın.
data.describe()
Step 3 - Oluşturduğumuz tahmine dayalı modelin dağıtımına dayalı olarak ilişkili değerleri bırakabiliriz.
train1 = data.drop(['id', 'price'],axis=1)
train1.head()
Step 4- Verileri kayıtlara göre görselleştirebilirsiniz. Veriler, veri bilimi analizi ve teknik incelemelerin çıktıları için kullanılabilir.
data.floors.value_counts().plot(kind='bar')