通俗易懂的机器学习-第一个模型

本文翻自Kaggle

往期回顾

机器学习入门-基础数据处理

机器学习入门-模型如何工作

您的数据集有太多变量，让您难以理解，甚至无法打印出来。怎样才能将这些庞大的数据缩减到你可以理解的程度呢？

我们将从凭直觉挑选几个变量开始。后面的课程将向你展示自动排列变量优先级的统计技术。

要选择变量/列，我们需要查看数据集中所有列的列表。这可以通过 DataFrame 的列属性来实现（下面最下面一行代码）

import pandas as pd

melbourne_file_path = '../input/melbourne-housing-snapshot/melb_data.csv'

melbourne_data = pd.read_csv(melbourne_file_path)

melbourne_data.columns

选择数据子集的方法有很多。Pandas 课程更深入地介绍了这些方法，但我们现在将重点介绍两种方法。

点符号，我们用它来选择 "预测目标

使用列表选择，用于选择 "特征"。