[Lv.3] 제2유형 (40점)렌터카 반납 지연 · id 제거·결측·인코딩(F1)

어느 렌터카 회사의 대여 기록이다. 대여 지점·차종·대여 일수·운전 경력 등으로 그 차가 약속 시간보다 늦게 반납되었는지(late=1) 아닌지(late=0)를 예측하는 이진 분류 문제이다. 학습용 데이터 car_train.csv로 모델을 학습하고, 평가용 데이터 car_test.csv의 각 대여 건에 대한 반납 지연 여부를 예측하여 result.csv 파일을 생성하는 코드를 작성하여 제출하시오.

• 평가지표: F1 Score (지연=1을 양성으로 계산 — 값이 높을수록 좋음, 구간별 5점 단위 배점)
• 일부 변수가 범주형(문자열)이므로 학습 전 인코딩이 필요하다.
• 일부 컬럼에는 결측치가 있다.

[제출 형식]

1. CSV 파일명: result.csv (별도 디렉토리 지정 금지)
2. 예측 결과 컬럼명: pred (예측한 반납 지연 여부 0 또는 1)
3. 제출 컬럼 개수: pred 1개 (자동 생성되는 index 컬럼 제거)
4. 평가용 데이터(test) 행 수와 예측 결과 행 수가 일치해야 함

[변수 설명]

💡 이렇게 해 보세요

• id는 번호일 뿐이라 drop(columns='id')로 train·test 모두에서 뺍니다.
• isnull().sum()으로 결측 컬럼을 찾아 숫자는 중앙값, 문자는 최빈값(mode()[0])으로 채웁니다. test도 train에서 구한 값으로 채웁니다.
• 마지막으로 train·test를 합쳐 get_dummies 하고 다시 나눕니다.
• help(pd.Series.fillna), help(pd.Series.mode) 로 사용법을 확인할 수 있어요.