인프런 커뮤니티 질문&답변

5-2 type2의 문제를 수치형 데이터만 선택해서 랜덤포레스트로 학습시키고 MSE로 평가했습니다.

이렇게 코드를 작성해도 될까요?

MSE 값이 좀 큰 것 같은데 이 방법이 아닌 다른 방법으로 풀어야 하는 걸까요?

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

test['reviews_per_month'] = test['reviews_per_month'].fillna(0)

cols = ['id', 'host_id', 'latitude', 'longitude', 'minimum_nights', 'number_of_reviews', 'reviews_per_month', 'calculated_host_listings_count', 'availability_365']

test_id = test['id']

target = train.pop('price')

train = train[cols]

test = test[cols]

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=0)

import numpy as np

from sklearn.metrics import mean_squared_error

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

rf = RandomForestRegressor()

rf.fit(X_tr, y_tr)

pred = rf.predict(X_val)

print(mean_squared_error(y_val, pred))

#60931.44110148261

pred = rf.predict(test)

submit = pd.DataFrame({

    'id' : test_id,

    'price' : pred

})

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