2유형 탬플릿에 대한 질문입니다

강의를 들으면서 여러 문제를 풀고 또 만들어서 해결하는 중인데
2유형 같은 경우에는 기본적인 탬플릿이 유지한 상태에서 문제에 따라서 조금만 변형하면 되는걸로 알고 있는데 제가 사용하는 탬플릿이 문제가 있을까요?

# gas_train.csv, gas_test.csv를 이용하시오.

# 학습 데이터의 총가스사용량을 종속변수로 사용하여
# 테스트 데이터의 총가스사용량을 예측하시오.

# 조건은 다음과 같다.

# 1. 문자형 변수는 원-핫 인코딩하시오.
# 2. 학습 데이터와 테스트 데이터는 동일한 방식으로 전처리하시오.
# 3. 모델은 RandomForestRegressor를 사용하시오.
# 4. 검증 데이터 비율은 20%로 하시오.
# 5. RMSE를 출력하시오.
# 6. 테스트 데이터 예측 결과를 result.csv로 저장하시오.
# 7. 제출 파일은 pred 컬럼만 포함하시오.

# 세팅
import pandas as pd
import numpy as np

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 데이터 불러오기
train = pd.read_csv('gas_train.csv')
test = pd.read_csv('gas_test.csv')

# target 지정
target = '총가스사용량'

# X, y 분리
y = train[target]
X = train.drop(target, axis=1)

# id 컬럼 제거
if 'id' in X.columns:
  X = X.drop('id', axis=1)

if 'id' in test.columns:
  test_X = test.drop('id', axis=1)
else:
  test_X = test.copy()

# train / test 합치기
data = pd.concat([X, test_X], axis=0)

# 원 핫 인코딩
data = pd.get_dummies(data)

# train / test 분리
X = data.iloc[:len(X), :]
X_test = data.iloc[len(X):, :]

# 학습용 / 검증용 데이터 분리
X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(
    X, y,
    test_size = 0.2,
    random_state = 42)

# 랜덤포레스트
model = RandomForestRegressor(random_state = 42)
model.fit(X_tr, y_tr)

# 검증 데이터 예측
val_pred = model.predict(X_val)

# rmse 계산
mse = mean_squared_error(y_val, val_pred)
rmse = np.sqrt(mse)

print('RMSE:', rmse)

# 다시 학습
model.fit(X, y)

# 테스트 데이터 예측
pred = model.predict(X_test)

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