인프런 커뮤니티 질문&답변

꿀팁 섹션 - 작업형2 한가지 방법으로 풀이 영상 참고 바랍니다.

네 좋습니다.

단, SalePrice라는 컬럼명은 사용하지 않고, 문제에서 pred와 같이 컬럼명을 알려주고 있어요!

다만 위 문제는 회귀이고

분류이면서 평가지표가 roc-auc라면 확률값을 제출하는 것이 좋은 점수를 받을 수 있어요

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김기범님,

작업형 2유형에서 최종 제출 코드를 작성하시는 것 같아 걱정이 크실 것 같습니다. 여러분들이 걱정하시는 것과 달리, 작업형 2유형에서는 코드 자체가 아닌 콘테스트에서 생성된 CSV 파일이 평가의 기준이 됩니다. 따라서 여러분의 코드는 최종 결과가 올바른 CSV 형식으로 출력되도록 하는 것이 중요합니다.

다음과 같은 코드 설명이 드릴 수 있습니다:

1. pred = rf.predict(test): rf 모델을 사용하여 test 데이터에 대해 예측값을 생성합니다.

2. 데이터프레임 생성: result = pd.DataFrame({'SalePrice': pred}) 코드를 통해 예측 결과를 포함하는 데이터프레임을 만듭니다.

3. CSV 파일로 저장: [result.to_csv](http://result.to_csv)('result.csv', index=False) 이 부분은 결과 데이터를 result.csv라는 파일로 저장합니다. index=False는 저장할 때 인덱스를 제외하고 저장하겠다는 의미입니다.

4. CSV 파일 읽기 및 확인: 마지막 줄 [pd.read_csv](http://pd.read_csv)('result.csv')은 파일이 올바르게 저장되었는지 확인하는 용도로 사용하는 코드입니다. 이는 제출 시 필수 요소는 아니나, 확인 차원에서 유용합니다.

이렇게 작성하신 코드로 최종 결과물인 result.csv 파일을 성공적으로 생성하고 확인할 수 있다면 걱정하실 필요 없습니다.

유사한 질문이 “작업형 유형2 제출 질문”에서도 언급되었습니다. 여기에서 자세한 내용을 확인할 수 있으며, anomaly를 방지하기 위해 CSV 파일을 한 번 더 확인하시는 것이 좋습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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