[ML] Diabetes Dataset

이는 442명의 당뇨병 환자에 대한 진단 측정치로 구성됨.

• 이는 regression models를 위한 dataset.
• 9개의 features를 통해 당뇨병의 진행 정도를 예측.

seaborn을 이용한 pair plot!

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Dataset 특징

• 샘플 수: 442
• 특성 수: 10
• target: 1년 후 질병 진행의 정량적 측정치

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Features

1. age: 나이
2. sex: 성별
3. bmi: 체질량 지수 (Body Mass Index)
4. bp: 평균 혈압 (Average Blood Pressure)
5. s1: 혈청 (Serum) 측정치 1
6. s2: 혈청 측정치 2
7. s3: 혈청 측정치 3
8. s4: 혈청 측정치 4
9. s5: 혈청 측정치 5
10. s6: 혈청 측정치 6

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Target (or Label)

• 1년 후의 질병 진행 정도를 나타내는 정량적 측정치

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데이터 형태

• 모든 feature는 standardization(표준화)되어 있음 (mean = 0, std = 1)

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데이터셋 출처

• Bradley Efron, Trevor Hastie, Iain Johnstone and Robert Tibshirani (2004) "Least Angle Regression," Annals of Statistics (with discussion), 407-499.
• (http://web.stanford.edu/~hastie/Papers/LARS/LeastAngle_2002.pdf)

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scikit-learn

from sklearn.datasets import load_diabetes
diabetes = load_diabetes()
X, y = diabetes.data, diabetes.target