이상향

전자상거래 배송 데이터 제품 배송 시간에 맞춰 배송되었는지 예측모델 만들기 학습용 데이터 (X_train, y_train)을 이용하여 배송 예측 모형을 만든 후, 이를 평가용 데이터(X_test)에 적용하여 얻는 예측 확률값을 다음과 같은 형식의 CSV 파일로 생성하시오.(제출한 모델의 성능은 ROC-AUC 평가지표에 따라 채점) (유의사항) - 성능이 우수한 예측모형을 구현하기 위해서는 적절한 데이터 전처리, 피처엔지니어링, 분류알고리즘, 하이퍼파라미터 튜닝, 모형 앙상블 등이 수반되어야 한다. - 수험번호.csv 파일이 만들어지도록 코드를 제출한다. - 제출한 모델의 성능은 ROC-AUC 형태로 읽어들인다. 데이터 파일 읽기 예제 - import pandas as pd - X_test = pd.rea..

import pandas as pd X_test = pd.read_csv("data/X_test.csv") X_train = pd.read_csv("data/X_train.csv") y_train = pd.read_csv("data/y_train.csv") # X_train에 적용한 전처리를 X_test에 동일하게 적용해야 함. # Data Science에서는 X_train과 X_test를 합친 데이터로 전처리를 하는 것은 Data Leakage 위배 # 기본적으로 X_train은 현재만 알 수 있는 정보이고, X_test는 알 수 없는 정보이기 때문에 합쳐서 전처리를 하는 것은 대뢰나 공모전에서 실격 사유에 해당. # LabelEncoding -> text 형태의 데이터를 정수 형태로 인코딩(ex. 강..