인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요 섹션10- 예시문제 작업형2(신버전)

아래 풀이에서 어떤것이 잘못됬는지 알 수있을까요ㅠ?

# 출력을 원하실 경우 print() 함수 활용

# 예시) print(df.head())

# getcwd(), chdir() 등 작업 폴더 설정 불필요

# 파일 경로 상 내부 드라이브 경로(C: 등) 접근 불가

#데이터불러오기

import pandas as pd

train = pd.read_csv("data/customer_train.csv")

test = pd.read_csv("data/customer_test.csv")

# 확전분모평예정

# roc_auc(pred=predict_proba) / 양성(1)값=남자/ 분류모델

#확인

# print(train.shape, test.shape)

# print(train.head())

# print(test.head())

# print(train.info())

# print(test.info())

# print(train.isnull().sum())

# print(test.isnull().sum())

#전처리(결측값제거/문자제거/인코딩)

#결측값제거

# print(train.isnull().sum())

train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0)

# print(train.isnull().sum())

test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0)

#문자제거

cols=train.select_dtypes(include='object').columns

cols

# print(train.info())

train = train.drop(cols,axis=1)

# print(train.info())

test = test.drop(cols,axis=1)

#cols = ['회원ID', '총구매액', '최대구매액', '환불금액', '방문일수', '방문당구매건수', '주말방문비율', '구매주기']

#target = train.pop('성별') #pop=성별을 target에 대입하고 나머지를 drop

#인코딩

train = pd.get_dummies(train, columns=cols)

test = pd.get_dummies(test, columns=cols)

#분리

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(

train.drop('성별',axis=1), train['성별'], test_size=0.2, ramdom_state=2022

)

#모델

#pred=predict_proba

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

model = RandomForestClassifier()

model.fit(X_tr,y_tr)

pred = model.predict_proba(X_val)

print(pred)

print(pred[:,1])

# #평가

from sklearn.metrics import roc_auc_scoer

print( roc_auc_scoer(y_val, pred[;,1]) ) --실제,예측

# #예측

pred=model.predict_proba(test)

pred

submit = pd.DataFrame({

'pred': pred[:,1]

})

submit

# #저장

submit.to_csv('result.csv', index=False)

print(pd.read_csv('result.csv'))

# 사용자 코딩

# 답안 제출 참고

# 아래 코드는 예시이며 변수명 등 개인별로 변경하여 활용

# pd.DataFrame변수.to_csv("result.csv", index=False)