Tensorflow를 사용하여 전복 데이터 세트에서 csv 데이터를 로드하는 방법은 무엇입니까?

전복 데이터셋은 이 데이터셋을 저장하는 google API를 사용하여 다운로드할 수 있습니다. Pandas 라이브러리에 있는 'read_csv' 메소드는 API에서 CSV 파일로 데이터를 읽는 데 사용됩니다. 기능의 이름도 명시적으로 지정됩니다.

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전복 측정 세트가 포함된 전복 데이터 세트를 사용할 것입니다. 전복은 바다 달팽이의 일종입니다. 목표는 다른 측정값을 기반으로 나이를 예측하는 것입니다.

Google Colaboratory를 사용하여 아래 코드를 실행하고 있습니다. Google Colab 또는 Colaboratory는 브라우저를 통해 Python 코드를 실행하는 데 도움이 되며 구성이 필요 없고 GPU(그래픽 처리 장치)에 대한 무료 액세스가 필요합니다. Colaboratory는 Jupyter Notebook을 기반으로 구축되었습니다.

import pandas as pd
import numpy as np

print("The below line makes it easier to read NumPy values")
np.set_printoptions(precision=3, suppress=True)

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.layers.experimental import preprocessing

print("Reading the csv data")
abalone_train = pd.read_csv("https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/abalone_train.csv",
      names=["Length", "Diameter", "Height", "Whole weight", "Shucked weight","Viscera weight", "Shell weight", "Age"])

코드 크레딧:https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/csv

출력

The below line makes it easier to read NumPy values
Reading the csv data

설명

• 필수 패키지가 환경에 다운로드됩니다.
• 'read_csv' 메소드를 사용하여 CSV 데이터를 읽습니다.
• 데이터 세트의 모든 기능은 동일하게 처리되어야 합니다.
• 이 작업이 완료되면 기능이 단일 NumPy 배열로 래핑됩니다.