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# 데이터 불러오기
import pandas as pd

train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/5_2/train.csv")
test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/5_2/test.csv")


ytrain = train.pop('price')
 
cols = ['model','transmission','fuelType']


# train = pd.get_dummies(train)
# test = pd.get_dummies(test)

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
for col in cols:
  le = LabelEncoder()
  train[col]= le.fit_transform(train[col])
  test[col]= le.fit_transform(test[col])



from sklearn.model_selection import train_test_split
x_tr,x_val,y_tr,y_val = train_test_split(train, ytrain,test_size=0.2,random_state=2022 )





# from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor 
# rf = RandomForestRegressor(random_state = 2022)
# rf.fit(x_tr,y_tr)
# y_pred = rf.predict(x_val)

import lightgbm as lgb
model = lgb.LGBMRegressor(randomstate=0,verbose=-1)
model.fit(x_tr,y_tr)
y_pred = model.predict(x_val) 




from sklearn.metrics import root_mean_squared_error
result = root_mean_squared_error(y_val,y_pred)

submit = pd.DataFrame(y_pred)
submit.to_csv('오지욱.csv',index=False)

# pd.read_csv('오지욱.csv') 
# 1324.4944863328471 원핫 랜덤포레스트
# 1320.1181960644112 레이블 랜덤포레스트
# 1271.4972710398029 레이블 lgb               -> 선택
# 1282.70065302789 원핫 lgb

작업형 2에서 더 어렵게 나오면 그냥 다시 시험친다는 각오로 원핫,레이블 -> 랜포,lgb 경우의 수 4가지 구한뒤 제일 좋은 수치를 가진 모델로 작업해서 제출하고자 합니다. 지금까지로 봐왔을땐 작업형 2는 이정도로만 해도 충분 하겠죠?