![[데이터마이닝] Corolla 중고차 가격 예측-1](http://images.happyhaksul.com/thumb/508/507351-0001.gif)
![[데이터마이닝] Corolla 중고차 가격 예측-2](http://images.happyhaksul.com/thumb/508/507351-0002.gif)
![[데이터마이닝] Corolla 중고차 가격 예측-3](http://images.happyhaksul.com/thumb/508/507351-0003.gif)
![[데이터마이닝] Corolla 중고차 가격 예측-4](http://images.happyhaksul.com/thumb/508/507351-0004.gif)
![[데이터마이닝] Corolla 중고차 가격 예측-5](http://images.happyhaksul.com/thumb/508/507351-0005.gif)
![[데이터마이닝] Corolla 중고차 가격 예측-6](http://images.happyhaksul.com/thumb/508/507351-0006.gif)
![[데이터마이닝] Corolla 중고차 가격 예측-7](http://images.happyhaksul.com/thumb/508/507351-0007.gif)
![[데이터마이닝] Corolla 중고차 가격 예측-8](http://images.happyhaksul.com/thumb/508/507351-0008.gif)
![[데이터마이닝] Corolla 중고차 가격 예측-9](http://images.happyhaksul.com/thumb/508/507351-0009.gif)
![[데이터마이닝] Corolla 중고차 가격 예측-10](http://images.happyhaksul.com/thumb/508/507351-0010.gif)
![[데이터마이닝] Corolla 중고차 가격 예측-11](http://images.happyhaksul.com/thumb/508/507351-0011.gif)
![[데이터마이닝] Corolla 중고차 가격 예측-12](http://images.happyhaksul.com/thumb/508/507351-0012.gif)
![[데이터마이닝] Corolla 중고차 가격 예측-13](http://images.happyhaksul.com/thumb/508/507351-0013.gif)
![[데이터마이닝] Corolla 중고차 가격 예측-14](http://images.happyhaksul.com/thumb/508/507351-0014.gif)
![[데이터마이닝] Corolla 중고차 가격 예측-15](http://images.happyhaksul.com/thumb/508/507351-0015.gif)
![[데이터마이닝] Corolla 중고차 가격 예측-16](http://images.happyhaksul.com/thumb/508/507351-0016.gif)
![[데이터마이닝] Corolla 중고차 가격 예측-17](http://images.happyhaksul.com/thumb/508/507351-0017.gif)
![[데이터마이닝] Corolla 중고차 가격 예측-18](http://images.happyhaksul.com/thumb/508/507351-0018.gif)
![[데이터마이닝] Corolla 중고차 가격 예측-19](http://images.happyhaksul.com/thumb/508/507351-0019.gif)
![[데이터마이닝] Corolla 중고차 가격 예측-20](http://images.happyhaksul.com/thumb/508/507351-0020.gif)
분야
ppt2. 데이터분석
3. Diagram
4. 전처리
5-(1). 모델1: Regression
5-(2). 모델2: Tree by interval variables
5-(3). 모델3: Tree by categorical variables
5-(4). 모델4: Clustering
그 다음은 KM, Weight 순으로 나왔다.
여러 가지 AOV16변수들 중에 Quaterly_Tax는 원 변수와 차이가 많이 나기 때문에 비선형성을 갖고 있다고 판단 할 수 있다.
따라서 Logit Regression을 하되, Linear Regression도 하여 그 둘을 비교해보도록 하였다.
*AOV16변수: AOV16변수는 연속형 입력변수를 16등분하고 각각의 등분을 가 변수화한 변수로써 원 변수와 이 변수의 차이가 클 때 강한 비선형성이 있다고 판단할 수 있다.
X축: 실제 중고차 가격
Y축: 회귀모형에 의해 예측된 중고차 가격
그래프가 매우 선형에 근접하게 나타났다.
따라서 예측 값과 실제 값이 매우 높은 선형관계를 나타내고 있다고 할 수 있고 괜찮은 모형이라고 할 수 있다.
