## 교과목 정보
- 세종대학교 AI로봇학과 기계학습

## 문항 정보
### 자동차 가격 예측 
해당 데이터 셋은 중고 차량에 대한 가격, 변속기, 마일리지, 연료 유형, 도로세, 갤런당 마일리지(mpg), 제조회사 및 엔진 크기 등을 확인할 수 있다. 여러분은 수업시간에 배운 <머신러닝 기술>을 활용하여, 자동차 가격을 예측해주는 인공지능 SW를 작성해 주기 바란다.


### 시작하기에 앞서
* Description, Data를 반드시 잘 읽어보세요.
* 데이터 설명은 데이터 탭에 있습니다.

## 평가 기준 
- 베이스라인 이상의 점수를 부여받아야 PASS
- 반드시 랜덤시드를 고정하세요. (미고정시 10% 감점)
- 모듈별 코드에 주석을 반드시 달아주세요. 특히, 어떤 목적으로 API를 호출했는지 작성되어야 합니다. (미제출시 10% 감점)

##랜덤시드
- 특정 알고리즘에 들어가는 `random_state` 역시 고정해주어야 합니다.
```python
import random
import os
seed = 42
random.seed(seed)
np.random.seed(seed)
os.environ["PYTHONHASHSEED"] = str(seed)
```
## 데이터 정규화
* sklearn에서 제공하는 [StandardScaler](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.StandardScaler.html#sklearn.preprocessing.StandardScaler) 함수를 통해 데이터 정규화를 진행할 수 있습니다.
```
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

std=StandardScaler()

train_feature_std=std.fit_transform(train_feature)
test_feature_std=std.transform(test_feature)
```