<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 문제3
StandardScaler 클래스를 사용하여 X라는 2차원 배열 변수에 있는 데이터의 평균을 0, 분산을 1로 만들기 위한 Scikit-Learn 코드를 완성하세요
Step1:  문제4
다음 데이터를 Sckit-Learn의 디폴트 One-Hot-Encoder로 인코딩한 결과를 쓰세요
Step2:  문제6
Boston Housing Price 문제의 샘플 데이터를 다음과 같이 로드하였을 때, statsmodels 패키지의 OLS 명령을 사용하여 회귀 분석을 실시하고 결과 보고서를 출력하는 코드를 완성하세요
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X = np.array([[3,6], [6,7]])
#스케일러 객체 생성
scaler = StandardScaler()
#분포 추정
scaler.fit(X)
#스케일링
X2 = scaler.transform(X)
X
X2
Explanation: 문제3
StandardScaler 클래스를 사용하여 X라는 2차원 배열 변수에 있는 데이터의 평균을 0, 분산을 1로 만들기 위한 Scikit-Learn 코드를 완성하세요
End of explanation
X = np.array([[0, 2], [1, 1]])
X
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
OneHotEncoder().fit_transform(X).toarray()
Explanation: 문제4
다음 데이터를 Sckit-Learn의 디폴트 One-Hot-Encoder로 인코딩한 결과를 쓰세요
End of explanation
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
dfX0 = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
dfy = pd.DataFrame(boston.target, columns=["MEDV"])
dfX0.tail()   #독립변수 DataFrame
dfy.tail()   #종속변수 DataFrame
import statsmodels.api as sm
#augmentation
dfX = sm.add_constant(dfX0)
#모형 객체 생성
m = sm.OLS(dfy, dfX)
#추정 및 결과 객체 생성
r = m.fit()
#결과 객체에서 보고서 출력
print(r.summary())
Explanation: 문제6
Boston Housing Price 문제의 샘플 데이터를 다음과 같이 로드하였을 때, statsmodels 패키지의 OLS 명령을 사용하여 회귀 분석을 실시하고 결과 보고서를 출력하는 코드를 완성하세요
End of explanation
<END_TASK>