[Machine Learning] LinearRegression 인공지능 실제 예측

예측할 값 데이터를 df 컬럼의 순서대로 입력한 Numpy array 생성

생성한 데이터는 1차원 데이터,  때문에 2차원으로 변경 => reshape

인공지능 만들 때 기존에 만들었던 변수 ct에 transform() 함수를 사용해 문자열을 숫자로 변경

만들어두었던 regressor 변수에 predict() 함수를 이용해 값을 예측한다

>>> new_data = np.array([0, 1, 0, 130000, 150000, 400000])

>>> new_data = new_data.reshape(1, 6)

>>> regressor.predict(new_data)
array([165102.43212675])

# A 회사 운영비는 15만 달러, 마케팅비 40만 달러, 연구 개발비 13만 달러이고 회사 위치는 Florida
# B 회사 운영비는 11만 달러, 마케팅비 60만 달러, 연구 개발비 15만 달러이고 회사 위치는 New York 
# 이 회사의 수익을 예측하세요.

>>> new_data2 = np.array([0,1,0,130000,150000,400000,0,0,1,150000,110000,600000])
>>> new_data2 = new_data2.reshape(2, 6)
>>> regressor.predict(new_data2)
array([165102.43212675, 184941.14856592])