작업형2는 train.csv로 모델을 학습하고 test.csv의 값을 예측해 제출한다. 제공된 데이터는 통신사 고객의 이탈 여부(churn: 1=이탈, 0=유지)를 맞히기 위한 데이터다. 예측하기 전에 데이터를 살펴보자. 소문항별 답을 구해 답안 제출 화면에 입력하시오.
| 컬럼명 | 설명 |
|---|---|
| customer_id | 고객 번호 |
| tenure | 가입 개월 수 |
| monthly_charge | 월 요금 |
| contract | 약정 (월별 / 1년 / 2년) |
| churn | 이탈 여부 — train에만 있음 (맞힐 값) |
소문항
test.csv의 행 개수(예측해야 할 고객 수)를 구하여라. [제출] 정수train.csv에서 이탈한 고객(churn=1)의 비율을 구하여라. [제출] 반올림하여 소수 셋째 자리💡 이렇게 해 보세요
- 파일 두 개를 따로 읽어요:
train = pd.read_csv('data/train.csv'),test = pd.read_csv('data/test.csv')- test에는 맞힐 값(churn) 컬럼이 없어요. 이 값을 예측하는 게 작업형2예요.
- 0과 1로 된 컬럼의 평균은 곧 1의 비율이에요:
train['churn'].mean()- 함수 사용법이 기억나지 않으면
help(pd.read_csv)처럼help()로 볼 수 있어요.
파이썬 실행환경 불러오는 중 · 보통 3초