2_데이터 분리하기

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from elice_utils import EliceUtils

elice_utils = EliceUtils()

# 데이터를 읽어옵니다.
titanic = pd.read_csv('./data/titanic.csv')

# Cabin 변수를 제거합니다.
titanic_1 = titanic.drop(columns=['Cabin'])

# 결측값이 존재하는 샘플 제거합니다.
titanic_2 = titanic_1.dropna()

# 이상치를 처리합니다.
titanic_3 = titanic_2[titanic_2['Age'] - np.floor(titanic_2['Age']) == 0]
print('전체 샘플 데이터 개수: %d' %(len(titanic_3)))

"""
1. feature 데이터와 label 데이터를 분리합니다.
"""
X = titanic_3.drop(columns=['Survived'])
y = titanic_3['Survived']
print('X 데이터 개수: %d' %(len(X)))
print('y 데이터 개수: %d' %(len(y)))

"""
2. 학습용, 평가용 데이터로 분리합니다.
"""
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 분리한 데이터의 개수를 출력합니다.
print('학습용 데이터 개수: %d' %(len(X_train)))
print('평가용 데이터 개수: %d' %(len(X_test)))