[Kaggle 보고서] Regreesion with an Abalone Dataset 코드

1. 데이터 소개

이 레포트에서는 어발론(Abalone) 데이터셋에 대해 소개한다. 어발론 데이터셋은 주로 연령 예측을 위해 사용되며, 주어진 데이터를 통해 어발론의 나이와 관련된 특성들을 분석하는 데 목적이 있다. 이 데이터셋은 약 4,177개의 샘플로 구성되어 있으며, 각 샘플은 8개의 특징(feature)과 하나의 목표 변수(target)로 구성되어 있다. 특징들은 모두 연속형 변수이며, 길이, 무게, 높이, 무늬 점수, 성별 등의 정보를 포함한다. 구체적으로, 길이(feature 1)는 0.075mm~0.815mm 범위로 나타나며, 평균 0.140mm 정도이다. 무게와 높이 역시 각각 0.002kg~1.130kg, 0.095mm~0.530mm 범위에 있으며 평균값은 각각 0.491kg, 0.147mm로 나타난다. 이 데이터셋의 주요 특징 중 하나는 성별을 나타내는 카테고리 변수로, ‘M’, ‘F’, ‘I’로 구분된다. ‘M’은 수컷, ‘F’는 암컷, ‘I’는 주기 섬모(인셉션) 어발론을 의미한다. 목표 변수는 주어진 특징들로부터 어발론의 나이(age)를 예측하는 것인데, 이는 껍데기 나이(연령)를 반영하며, 종종 껍데기 무게나 크기와 긴밀한 관련이 있다. 데이터의 특징적 분포는 길이와 무게가 양의 상관관계를 보이며, 길…