from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
print(boston.DESCR)

dfX = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
dfy = pd.DataFrame(boston.target, columns=["MEDV"])
df = pd.concat([dfX, dfy], axis=1) # axis= 0 일땐 아래에 axis = 1 일땐 옆으로 붙임
df.tail()

df.describe()

cols = ["LSTAT", "NOX", "RM", "MEDV"]
sns.pairplot(df[cols])
plt.show()

"""
Explanation: Scikit-Learn 패키지의 샘플 데이터 - 회귀 분석용
보스턴 집값
load_boston()

Target
Boston, Owner's House Price, 1978
506 Towns' Median Prices (unit: USD 1,000)
Feature 
CRIM: 범죄율
INDUS: 비소매상업지역 면적 비율
NOX: 일산화질소 농도 
RM: 주택당 방 수
LSTAT: 인구 중 하위 계층 비율
B: 인구 중 흑인 비율
PTRATIO: 학생/교사 비율
ZN: 25,000 평방피트를 초과 거주지역 비율
CHAS: 찰스강의 경계에 위치한 경우는 1, 아니면 0
AGE: 1940년 이전에 건축된 소유주택의 비율
RAD: 방사형 고속도로까지의 거리
DIS: 직업센터의 거리
TAX: 재산세율
End of explanation
"""


from sklearn.datasets import load_diabetes
diabetes = load_diabetes()
df = pd.concat([pd.DataFrame(diabetes.data, columns=["x%d" % (i + 1) for i in range(diabetes.data.shape[1])]),
                pd.DataFrame(diabetes.target, columns=["target"])],
               axis=1)
df.tail()

df.describe()

sns.pairplot(df.ix[:,:4])
plt.show()

"""
Explanation: 당뇨병
load_diabetes()

http://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.html
consists of 10 physiological variables measure on 442 patients
age 
sex
body mass index (bmi)
average blood pressure (bp) 
six blood serum measurements 
tc, ldl, hdl, tch, ltg, glu


indication of disease progression after one year
End of explanation
"""


from sklearn.datasets import load_linnerud
linnerud = load_linnerud()
print(linnerud.DESCR)

df = pd.concat([pd.DataFrame(linnerud.data, columns=linnerud.feature_names),
                pd.DataFrame(linnerud.target, columns=linnerud.target_names)],
               axis=1)
df.tail()

sns.pairplot(df.ix[:,:4])
plt.show()

"""
Explanation: linnerud 체력 검사
load_linnerud()

신체 조건 및 운동 능력
복수의 target을 가지는 regression dataset
End of explanation
"""


