인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요! 강의 복습중 질문 드립니다.

1) 평가방법이 RMSE 라는건 출제자가 제가 작성한 코드를 채점할때 RMSE 를 사용하여 채점한다는건가요? 아니면 수험자가 코드작성시 RMSE를 사용하여 평가한 결과물을 제출해야하는건가요? ㅠㅠ (즉, 평가방법이 작성한 코드안에 꼭 포함이 되어야하는지 궁금합니다..!)

2) 제기준 최대한 간단하게 코드를 작성해보았는데.. 답변에 쓰여있는 결과물과 예측값의 수치가 선생님이 작성하신 코드의 답변과는 살짝씩 다릅니다 ㅠㅠ 각자 작성한 코드의 설정에 따라서 예측값이 조금씩 상이한걸까요? 아니면 제 코드에서 틀린부분이 있을까요?

• 제가 작성한 코드는 아래와 같습니다

# 데이터 불러오기
import pandas as pd

train = pd.read_csv("train.csv")
test = pd.read_csv("test.csv")

#데이터확인하기 
#train(3759,9), #test(1617,8) 
#인코딩 
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder 
cols = train.select_dtypes(include = 'object').columns
for col in cols:
    le = LabelEncoder()
    train[col] = le.fit_transform(train[col])
    test[col] = le.transform(test[col])

#데이터분리 
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_tr,x_val,y_tr,y_val = train_test_split(train.drop('price',axis=1),train['price'],test_size=0.2,random_state=2022)

#모델링
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
model = RandomForestRegressor(random_state=2022)
model.fit(x_tr,y_tr)
pred = model.predict(x_val)
#평가 

#예측
pred = model.predict(test)

#저장
pd.DataFrame({'price':pred}).to_csv('result.csv',index=False)

pd.read_csv('result.csv')

결과물 : 
        price
0	15523.21
1	16663.56
2	14343.95
3	18657.40
4	6353.98
...	...
1612	11539.81
1613	17506.87
1614	9601.09
1615	14062.15
1616	4549.09
1617 rows × 1 columns

답변에 있는 결과물 : 
         pred
0	15434.26
1	15676.44
2	14335.40
3	18634.28
4	6329.75
...	...
1612	11524.45
1613	17570.62
1614	9965.65
1615	14391.21
1616	5023.73