[Machine Learning] LinearRegression 인공지능 실제 예측해보기

📝머신러닝 리니어 리그레이션으로 만든 인공지능 실제 예측해보기

예측할 값 데이터를 df 컬럼의 순서대로 입력(예측할 값 제외)한 리스트를 넘파이 어레이로 생성한다

생성한 데이터는 1차원 데이터이기 때문에 2차원으로 변경한다 reshape

인공지능 만들때 기존에 만들었던 변수 ct에 transform() 함수를 사용해 문자열을 숫자로 바꿔준다

만들어두었던 regressor 변수에 predict() 함수를 이용해 값을 예측한다

# 예측할 값에 필요한 데이터를 넘파이 어레이로 생성후 변수에 저장
>>> new_data = np.array([130000, 150000, 400000, 'Florida'])

# 생성한 변수를 2차원 데이터로 변경
>>> new_data = new_data.reshape(1,4)

# 기존 만들어둔 ct 변수로 문자열을 숫자로 변경
>>> new_data = ct.transform(new_data).astype(float)

# 기존 만들어둔 인공지능 regresso 변수로 예측하기
>>> regressor.predict(new_data)

이렇게 만든 인공지능을 서비스로 배포(deploy) 할때

실제 예측에 필요한 ct변수도 파일로 만들어서 배포해야 한다