마무리하기

잘하셨습니다! 여러분이 해냈습니다!

이제 이 데이터셋을 조금 더 다뤄볼 수 있습니다.

• 다른 포지션의 선수들, 예를 들어 골키퍼(GK)를 선택해 보세요. 상위 상관관계가 높은 특징들은 무엇일까요? 여러분이 선택한 특징들은 어떤 것인가요?
• 선택한 특징을 변경해보세요. 그러면 모델 예측 결과가 달라질까요?
• 훈련/테스트 데이터 비율을 변경해보세요. 어떤 변화가 생기나요?
• 목표 변수를 변경해보세요. 예를 들어, 가치(Value)나 임금(Wage)을 예측해보세요. 숫자로 변환하는 방법을 알아내야 할 것입니다. 힌트: 50k = 50 * 1000, 10M = 10 * 1000 * 1000.

오늘 수업에서는 축구 선수의 종합 능력치를 예측하기 위해 선형 회귀 모델을 훈련하는 방법을 배웠습니다. 이 과정을 즐겼고, 조금이라도 영감을 받았길 바랍니다.

이제 Kaggle 웹사이트를 탐색하면서 다른 데이터셋을 찾아보고, 선형 회귀를 적용해 결과를 예측/추정해보세요. 여러분이 할 수 있는 일이 얼마나 많은지 놀라게 될 것입니다. 👏🏽👏🏽👏🏽