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import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import roc_auc_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
train = pd.read_csv("data/customer_train.csv") #3500
test = pd.read_csv("data/customer_test.csv") #2482

train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0)
test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0)
#print(train.isnull().sum().sum())
cols = ['회원ID','총구매액','최대구매액','환불금액','방문일수','방문당구매건수','주말방문비율','구매주기']

target = train.pop('성별')
#용자 코딩
#print(train['성별'].value_counts()) #여2남1
train = pd.get_dummies(train)
test = pd.get_dummies(test)


xtr,xval,ytr,yval = train_test_split(train[cols],target,test_size = 0.2, random_state = 0)
print(xtr.shape,xval.shape,ytr.shape,yval.shape)

rf = RandomForestClassifier()
rf.fit(xtr[cols],ytr)
pred = rf.predict_proba(xval[cols])

pred = rf.predict_proba(test[cols])
submit = pd.DataFrame({'pred':pred[:,1]})

submit.to_csv('result.csv',index=False)
result=pd.read_csv('result.csv')
print(result.shape)
print(result.head())

강의에서처럼 마지막 제출 pred 변수 만들 때 rf.predict_proba(test) 하니까 안만들어져서 rf.predict_proba(test[cols])로 생성했는데, 맞게 코딩한건가요?