자동차 연비를 예측 하는 프로그램

UCI Machine Learning Repository 데이터(Auto MPG 데이터셋)를 활용

auto-mpg.data

0.03MB

위 데이터틑 연비(MPG)뿐만 아니라 실린더 수, 배기량, 마력, 무게 등 연비에 영향을 주는 다양한 수치들이 포함되어 있어, 엑셀의 '회귀 분석' 기능을 활용하기에 아주 적합합니다.  이 데이터는 MPG(연비)를 예측하기 위한 타겟(Target)으로 하고, 나머지 항목들을 원인(Feature)으로 분석하게 됩니다.

MPG (연비)	Cylinders	Displacement	Horsepower	Weight	Acceleration	Model Year	Origin	Car Name
18	8	307	130	3504	12	70	1	chevrolet chevelle malibu
15	8	350	165	3693	11.5	70	1	buick skylark 320
18	8	318	150	3436	11	70	1	plymouth satellite
16	8	304	150	3433	12	70	1	amc rebel sst
17	8	302	140	3449	10.5	70	1	ford torino
15	8	429	198	4341	10	70	1	ford galaxie 500
14	8	454	220	4354	9	70	1	chevrolet impala
14	8	440	215	4312	8.5	70	1	plymouth fury iii
14	8	455	225	4425	10	70	1	pontiac catalina
15	8	390	190	3850	8.5	70	1	amc ambassador dpl

기계가 데이터를 학습하여,  Cylinders: 실린더 개수, Displacement: 배기량, Horsepower: 마력 , Weight: 차체 무게, Acceleration: 가속 성능을 입력하면 예상되는 "연비(MPG) "를 알려주는 프로그램을 개발 합니다.  

---

'데이터 전처리' 과정 

데이터 중 마력(horsepower) 부분에 결측치(값이 없는 경우, 주로 '?'로 표시됨)가 있을 수 있습니다. 분석을 위해 해당 행을 삭제하거나 평균값으로 채워주세요. 연비 예측에 큰 도움이 되지 않거나 처리가 까다로운 '자동차 이름(car_name)', '제조국(origin)', '마력(horsepower)' 열을 삭제합니다.

auto-mpg.xlsx

0.02MB