[Lv.3] 제2유형 (40점)헬스장 PT 등록 · 인코딩해서 제출(F1)

어느 헬스장의 신규 회원 데이터이다. 가입 경로·회원권 종류·한 달 방문 횟수 등으로 그 회원이 PT(개인 레슨)를 등록했는지(pt=1) 아닌지(pt=0)를 예측하는 이진 분류 문제이다. 학습용 데이터 gym_train.csv로 모델을 학습하고, 평가용 데이터 gym_test.csv의 각 회원에 대한 PT 등록 여부를 예측하여 result.csv 파일을 생성하는 코드를 작성하여 제출하시오.

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

[제출 형식]

1. CSV 파일명: result.csv (별도 디렉토리 지정 금지)
2. 예측 결과 컬럼명: pred (예측한 PT 등록 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

• train.info()에서 object(문자)로 나오는 컬럼이 인코딩 대상입니다.
• pd.concat([train, test])로 합친 뒤 pd.get_dummies() 하고, 앞쪽 len(target)개는 train, 나머지는 test로 다시 나눕니다.
• F1은 f1_score(실제값, 예측값) 입니다.
• help(f1_score) 를 실행하면 pos_label(기준 클래스, 기본 1) 설명이 나와요.