[AI] 머신러닝 Supervised. 학습된 인공지능을 가지고, 신규 데이터 처리 방법

신규 데이터가 왔을 때 처리 하는 방법

- 학습된 인공지능을 저장했을 때와 같은 라이브러리를 임폴트해서 학습된 인공지능을 가져온다

- 임폴트 joblib

import joblib
regressor = joblib.load('regressor.pkl')
ct = joblib.load('ct.pkl')
regressor
ct

 

학습(fit) 시킨 인공지능 regressor

 

 

 

 

학습(fit) 시킨 ct

 

 

 

새로 들어온 데이터

- 임폴트 pandas

import pandas as pd

- 'State'는 캘리포니아, 연구비 18만, 운영비 20만, 마케팅비 15만 일때 이회사의 수익은 얼마일까요?

- 새로운 데이터를 2차원 데이터로 만들어준다

new_data = pd.DataFrame({'R&D Spend':[180000],
                         'Administration':[200000], 
                         'Marketing Spend':[150000],
                         'State':'California'})

- ct 를 이용해서 transform 해준다 _이미 교육되어있는 ct이기 때문에 fit_transform 을 사용하지 않는다

new_data = ct.transform(new_data)
# array([[1.0e+00, 0.0e+00, 0.0e+00, 1.8e+05, 2.0e+05, 1.5e+05]])

- regressor 를 이용해서  predict 예측 시킨다

regressor.predict(new_data)
# array([197402.13702065])