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kaggle > restaurant revenue 1. EDA import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings('ignore') pd.options.display.max_columns=None train_df = pd.read_csv("./restaurant-revenue-prediction/train.csv") test_df = pd.read_csv("./restaurant-revenue-prediction/test.csv") train_df['part'] = 'train' test_df['part'] = 'test..

1. EDA 및 데이터 전처리 2. 다중공선성 처리 3. Train/Valid/Test set으로 분리하기 4. 교호작용 고려 모델링 및 평가 # library import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # data train = pd.read_csv("./house-prices-advanced-regression-techniques/train.csv") test = pd.read_csv("./house-prices-advanced-regression-techniques/test.csv") # data shape print(train.shape, test.shape) # data s..