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안녕하세요! 2작업형의 대부분 문제를

#기본 전처리
cols = ['Gender','Ever_Married','Graduated','Profession','Spending_Score','Var_1']
train = train.drop('ID',axis=1)
test_id = test.pop('ID')

      
#레이블 인코딩
df = pd.concat([train,test])
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
for col in cols:
    df[col] = le.fit_transform(df[col])
train = df.iloc[:len(train)].copy()
test = df.iloc[len(train):].copy()
test = test.drop('Segmentation',axis=1)

#원핫 인코딩
df = pd.concat([train,test])
df = pd.get_dummies(df,columns=cols)
train = df.iloc[:len(train)].copy()
test = df.iloc[len(train):].copy()
test = test.drop('Segmentation',axis=1)

#데이터나누기
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_tr,X_val,y_tr,y_val = train_test_split(
    train.drop('Segmentation',axis=1),train['Segmentation'],test_size=0.2,random_state=2022
)

#랜포
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rf = RandomForestClassifier(random_state=2022)
rf.fit(X_tr,y_tr)
pred = rf.predict(X_val)

# #xgb
from xgboost import XGBClassifier
xgb = XGBClassifier(random_state=2022)
xgb.fit(X_tr,y_tr)
pred = xgb.predict(X_val)

#lgbm
from lightgbm import LGBMClassifier
lgb = LGBMClassifier(random_state=2022)
lgb.fit(X_tr,y_tr)
pred = lgb.predict(X_val)

#평가
from sklearn.metrics import f1_score
print('f1: ',f1_score(y_val,pred,average='macro'))

pred = lgb.predict(test)

result = pd.DataFrame ({
    'ID' : test_id,
    'Segmentation':pred.astype(int)
}).to_csv('result.csv',index=False)

diff = pd.read_csv('result.csv')
diff

위 템플릿을 활용하여 레이블 인코딩과 원핫인코딩 / 모델은 랜덤포레스트,xgb,lgbm까지 총 6가지 버전을 비교해 풀고 있는데, 이대로 풀어도 되는지 여쭤보고싶습니다!