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import pandas as pd

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

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

# print(train.shape,test.shape) #2482

# print(train.info(),test.info())

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

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

# 전처리

train = train.fillna(0)

test =test.fillna(0)

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

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

target = train.pop('성별')

df= pd.concat([train,test])

df = pd.get_dummies(df)

train = df.iloc[:len(train)]

test = df.iloc[len(train):]

print(train.shape,test.shape)

# 모델 분리 및 검증

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=22)

# print(X_tr.shape,X_val.shape,y_tr.shape,y_val.shape)

# 모델 학습

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

rf = RandomForestClassifier(random_state=22)

rf.fit(X_tr,y_tr)

pred = rf.predict_proba(X_val)

# 결과

pred = rf.predict_proba(test)

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

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

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

print(pd.read_csv('result.csv').shape) #2482

이 식으로 풀어도 될까요??