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좋은 강의 항상 감사드립니다.

고민끝에 작업형2번은 이러한 과정으로 진행하려합니다.

오류 없이 결과는 나왔는데요.

혹시 코드에 문제있는 부분이 있을까요?

감사합니다.

*수정 아래 코드 추가

from sklearn.metrics import f1_score 

#train.isnull().sum()
#test.isnull().sum()

#train.head()
#test.head()
#train.info() #'Gender, Ever_Married Graduated Profession  Spending_Score Var_1

train = train.drop("ID", axis=1)
target = train.pop('Segmentation')
test_ID = test.pop('ID')

cols = ['Gender', 'Ever_Married', 'Graduated', 'Profession', 'Spending_Score', 'Var_1']

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()

for col in cols:
  train[col] = le.fit_transform(train[col])
  test[col] = le.transform(test[col])

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size = 0.2, random_state = 2023)

X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rf = RandomForestClassifier(random_state = 2023)
rf.fit(X_tr, y_tr)
pred = rf.predict(X_val)

f1_score(y_val, pred, average='macro')

pred = rf.predict(test)

submit = pd.DataFrame({
    'ID' : test_ID, 
    'Segmentation' : pred
})

submit.to_csv("0010", index=False)

#import pandas as pd
#df = pd.read_csv("0010")
#df