7.4 활용 사례 - 날씨 예측하기
이 장에서 공부한 내용을 활용하여 날씨를 예측해 봅시다. 어떤 도시에서 1년 동안 모은 데이터로 내일 비가 올지 예측하는 문제를 풀어 봅시다.
모델을 훈련할 때 필요한 데이터는 weather.csv라는 CSV 파일에 들어 있습니다.
1. pandas 데이터프레임으로 데이터를 불러옵니다.
▼ myweather.ipynb
[in :]
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv("weather.csv")
2. 데이터프레임의 열을 살펴봅시다. 열은 총 23개입니다.
[in :]
df.columns
[out:]
Index(['Date', 'MinTemp', 'MaxTemp', 'Rainfall', 'Evaporation', 'Sunshine',
'WindGustDir', 'WindGustSpeed', 'WindDir9am', 'WindDir3pm',
'WindSpeed9am', 'WindSpeed3pm', 'Humidity9am', 'Humidity3pm',
'Pressure9am', 'Pressure3pm', 'Cloud9am', 'Cloud3pm', 'Temp9am',
'Temp3pm', 'RainToday', 'RISK_MM', 'RainTomorrow'],
dtype='object')