[3번] 제2유형 (40점)

서울 공공자전거(따릉이) 데이터이다. 작업형2 [2번]과 같은 데이터이지만, 이번에는 날짜(date) 컬럼이 추가되어 있다. 시간대·날씨에 더해 날짜(date) 정보까지 활용해 그 시간의 **자전거 대여량(count)**을 예측하는 문제이다. 학습용 데이터 bike_train.csv로 모델을 학습하고, 평가용 데이터 bike_test.csv의 각 행에 대한 대여량을 예측하여 result.csv로 저장하는 코드를 작성한 뒤 제출하시오.

• 평가지표: RMSE (Root Mean Squared Error, 낮을수록 좋음), 구간별 5점 단위 배점
• season·holiday는 **범주형(문자열)**이므로 학습 전 인코딩이 필요하다.

[제출 형식]

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