기출4회 유형2 문의드립니다.

기출4회 유형2 문의드립니다.

Macro f1-core는

#*****평가(=교차검증)

from sklearn.model_selection import cross_val_score

score = cross_val_score(model, train, train['Segmentation'], scoring='f1_macro', cv=5)

print(score)

print(score.mean())

이렇게 구하면 되는건가요?

그리고 아래와 같이 풀이해봤는데

강사님께서 풀이하신 segmentation과 다른데 괜찮나요?

풀이과정에 문제는 없는지 확인 부탁드립니다.

# 라이브러리 불러오기

import pandas as pd

# 데이터 불러오기

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

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

#*****데이터확인

train.shape, test.shape

train.head(2)

test.head(2)

#문자형 6개

# train.info()

#결측치 없음

train.isnull().sum()

test.isnull().sum()

#*****전처리

#결측값 없음

#train합치기 없음

#인코딩

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

cols= train.select_dtypes(include='object')

cols

for col in cols :

    le = LabelEncoder()

    train[col] = le.fit_transform(train[col])

    test[col] = le.transform(test[col])

#id삭제

train = train.drop('ID',axis=1)

test_ = test.pop('ID')

#*****분리

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

)

#*****모델 max_depth=5~7 / n_estimators= 100~1000

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

model = RandomForestClassifier(random_state=0, max_depth=7, n_estimators=500)

model.fit(X_tr, y_tr)

pred = model.predict(X_val)

#*****평가(=교차검증)

from sklearn.model_selection import cross_val_score

score = cross_val_score(model, train, train['Segmentation'], scoring='f1_macro', cv=5)

print(score)

print(score.mean())

#*****예측

pred = model.predict(test)

pred

submit = pd.DataFrame({

    'ID': test_ID,

    'Segmentation': pred

})

submit

#*****저장

submit.to_csv('submission_csv', index=False)

pd.read_csv('submission_csv')