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안녕하세요 선생님! 항상 좋은 강의 제공해주셔서 감사합니다!

'작업형2 한가지 방법으로만 푸는 방법' 강의해주신 걸 기반으로 작업형 2 모의문제 2번 코드를 작성해 봤는데요 잘 실행되지가 않습니다.

import pandas as pd
train = pd.read_csv('train.csv')
test = pd.read_csv('test.csv')
y_test= pd.read_csv('y_test.csv')

print(train.shape, test.shape)

print(train.head())
print(test.head())
print(train.isnull().sum())
print(test.isnull().sum()) 
train['price'].describe()#분류는 밸류카운트로 타겟확인
train['reviews_per_month'].sample(10)
train.info()
# 월간리뷰는 mean으로, 라스트리뷰는 0으로

print(train.head(2))
train.nunique() #name, hostname lastreview 삭제
cols = ['name','host_name','last_review','host_id']
# print('삭제전',train.shape)
train = train.drop(cols, axis =1)
test = test.drop(cols, axis =1)
print('\n삭제한 후', train.shape)

train['reviews_per_month'] = train['reviews_per_month'].fillna(0)
test['reviews_per_month'] = test['reviews_per_month'].fillna(0)
train.isnull().sum()
train = train.drop('id',axis = 1)
testid = test.pop('id') #테스트아이디는 나중에 쓰니까
# test.head()
print(train.isnull().sum())
#test.info()
# print(train.shape)
# print(test.shape)
print(test.info())
print(train.info())
train = pd.get_dummies(train)
test = pd.get_dummies(test)

set1 = set(train.columns)
set2 = set(test.columns)
print('------------차이가없어야하는데',set1 - set2,'-----------------')

df = pd.concat([train, test], axis=0)
train = df.iloc[:len(train), :]
test = df.iloc[len(train):, :]
print('------------아직도 차이가 있나',set1 - set2,'-----------------')
# print(train.shape)
# print(test.shape)
# print(train.shape, test.shape)
# from sklearn.model_selection import train_test_split

# print(train.head(2))
# target = train['price']
# target.sample(3)
# xtr,xval,ytr,yval = train_test_split(train,target,test_size = 0.2, random_state=2)
# print('\n분할 데이터 크기', xtr.shape,xval.shape,ytr.shape,yval.shape)

# from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# rf=RandomForestRegressor(random_state=0)
# rf.fit(xtr,ytr)
# pred = rf.predict(xval)

# from sklearn.metrics import mean_squared_error
# rmse = mean_squared_error(yval,pred)
# rmse = rmse ** 0.5
# rmse
# test.head()

#from sklearn.metrics import r2_score
#y_test = pd.read_csv("y_test.csv")
#print('r2도 좋다면',r2_score(y_test, pred))

pred = rf.predict(test)
submit = pd.DataFrame({'id':test_id,'output' :pred }).to_csv('왜안만들어지지;;.csv',index=False)
submit.to_csv("result.csv", index=False)

이렇게 코드를 작성해봤는데, r2 score로 평가가 안되고,
pred = rf.predict(test)에서 train, test의 컬럼수가 차이난다는 오류가 떠서 인코딩 후 concat 활용후 다시 분리하는 작업도 했는데 계속 안돌아갑니다...