<jupyter_start><jupyter_text>* count: 정보 총 갯수* mean: 평균* std: 표준편차* min: 최솟값* 25~max: 백분위 기준 수<jupyter_code>df.describe()
df[['pregnant', 'class']]<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>pregnant 를 기준으로 그룹핑을 한 것들의 class 값들의 평균을 내서 새로운 데이터 프레임으로 생성as_index 옵션은 pregnant 옆에 class 컬럼 대신 새로운 인덱스를 만들어 냄False 면 class 컬럼 계속 사용<jupyter_code>df[['pregnant', 'class']].groupby(['pregnant'], as_index=False).mean().sort_values(by='pregnant', ascending=True)
plt.figure(figsize=(12, 12))
df.corr()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>상관관계 분석class (당뇨병) 기준으로 plasma(공복 혈당 농도) 가 제일 상관관계가 높다고 표시됨<jupyter_code>sns.heatmap(df.corr(), linewidths=0.1, vmax=0.5, cmap=plt.cm.gist_heat, linecolor='white', annot=True)
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>plasma(공복 혈당 농도) 와 class (당뇨병) 만 보고 비교시당뇨병 환자는 plasma 값이 150 이상인 경우가 많았다는 것을 확인<jupyter_code>grid = sns.FacetGrid(df, col='class')
grid.map(plt.hist, 'plasma', bins=10)
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>상관계수를 직접 구해보자위의 데이터는 768 개의 데이터로 적지만 직접 해보면서 계산하기엔 많은 양이므로 10개로 축소 시켜 계산하는 실습을 진행해보자<jupyter_code>df2 = df.head(10)
df2
df2.info()
df2.describe()
df2.corr()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>![상관관계 구하는 방법](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/bea8f7bc27ce7e5ec0758f63620d11e628153b44)![asdf](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/135b1f3a3a7a31a050f8b7f9325e5b14db99e37a)[피어슨 상관계수](https://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%94%BC%EC%96%B4%EC%8A%A8_%EC%83%81%EA%B4%80_%EA%B3%84%EC%88%98) 공분산각 변수들이 평균으로부터 얼마나 산포되어 떨어져 있는지 확인하는 것![asdf](https://t1.daumcdn.net/cfile/tistory/23334C41525365A31E)<jupyter_code>3.50238 * 40.075068 #df2['pregnant'].std * df2['plasma'].std
sum((df2['pregnant'] - 4.40000) * (df2['plasma'] - 127.300000)) / (len(df2) - 1)

# sum ((df2['pregnant'] - df2['pregnant'].mean) * (df2['plasma'] - df2['plasma'].mean)) / (len(df2) - 1)
31.422222222222224 / 140.35811666184 # df2.corr()['pregnant']['plasma']<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>예측 모델을 만들어 보자<jupyter_code>np.random.seed(3)
tf.random.set_seed(3)
dataset = np.loadtxt("https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv", delimiter=",")
X = dataset[:, 0:8]
Y = dataset[:, 8]
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy',
             optimizer='adam',
             metrics=['accuracy'])
model.fit(X, Y, epochs=200, batch_size=10)
model.evaluate(X, Y)[1]<jupyter_output>768/1 [================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================[...]
{'fraction_non_alphanumeric': 0.4064858820240425, 'fraction_numerical': 0.05842885099245178, 'mean_word_length': 9.975460122699387, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 28, '<?xml version=': 0, '>': 28, 'https://': 5, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 1, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '7', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '286048', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 1586, 'n_tokens_neox': 1589, 'n_words': 176, 'path': 'notebook/ch.11 Pima indians diabetes.ipynb', 'repo_name': 'KangnamUnivShuttle/tensor_study', 'size': '3577'}