인프런 커뮤니티 질문&답변

기출 2회 작업형2 문제가 로지스틱 회귀로 분류문제라 랜포를 이용해서 풀이를 하려고 하는데요.

주어진 데이터가 3개라서 concat을 이용해서 X_train과 y_train을 train으로 합쳐서 하려고 하는데 잘 안됩니다ㅜ

train = pd.concat([X_train, y_train['Reached.on.Time_Y.N']], axis=1)
train.head(1)

이 코드에서 'Reached.on.Time_Y.N' 이 컬럼만 없고 나머지는 있어서 얘만 합쳐주는 건가요?

# 데이터 불러오기
import pandas as pd
test = pd.read_csv("X_test.csv")
X_train = pd.read_csv("X_train.csv")
y_train = pd.read_csv("y_train.csv")

#주어진 데이터 3개라서 2개로 만들기(train합치기)
train = pd.concat([X_train, y_train['Reached.on.Time_Y.N']], axis=1)
train.head(1)


# 3. 탐색적 데이터 분석(EDA)
print(train.shape) #1490
print(test.shape) #497

print(train.info())
print(test.info())

print(train.head(3))
print(test.head(3))

print(train.isnull().sum())
print(test.isnull().sum())

print(train['Reached.on.Time_Y.N'].value_counts())

# 4. 데이터 전처리
print(train.info())
# 오브젝트형 있네?->인코딩하자

# print(train.shape, test.shape)
train=pd.get_dummies(train)
test=pd.get_dummies(test)
# print(train.shape, test.shape)

# print(train.info())

train = train.drop('ID', axis=1)
test_id = test.pop('ID')
test.head()
# 5. 검증용 데이터 분할  *XXYY로*
from sklearn.model_selection import train_test_split
target = train.pop('Reached.on.Time_Y.N')
X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=7)

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

# 6. 검증 데이터 머신러닝 학습 및 평가 - 호출, 학습, 예측
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rf = RandomForestClassifier(random_state=7)
rf.fit(X_tr,y_tr)
pred = rf.predict_proba(X_val)

from sklearn.metrics import roc_auc_score
roc_auc = roc_auc_score(y_val, pred[:,1])
print('roc_auc:',roc_auc)

# 7. 예측 및 결과 파일 생성
pred=rf.predict_proba(test)
print(pred[:10])
submit = pd.DataFrame({
    'ID': test_id, 'Reached.on.Time_Y.N': pred[:,1]
})
submit.to_csv('result.csv',index=False)

# 제출파일 확인
pd.read_csv('result.csv')
pd.read_csv('result.csv').shape

꿀팁 영상 보고 주어진 데이터가 3개일 경우를 정리해본건데 코드가 많이 길지만 결과 나올 수 있게 코드 손 봐주시면 감사하겠습니다TT