테스트 데이터 살펴보기
학습용(train) 데이터를 확인했으니, 이제 "Store Item Demand Forecasting Challenge"의 테스트 데이터를 살펴보겠습니다. 일반적으로 테스트 데이터셋은 학습 데이터셋보다 열이 하나 적다는 점을 기억하세요.
이 열과 출력 형식은 샘플 제출 파일에서 확인할 수 있습니다. 대회에서 진전을 이루기 전에, 예상되는 출력 형식을 익혀 두어야 합니다.
그래서 이번에는 테스트 데이터셋의 열을 확인하고, 학습 데이터의 열과 비교해 보겠습니다. 추가로, 샘플 제출 파일의 형식도 살펴보겠습니다. train DataFrame은 작업 공간에 준비되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 Kaggle 대회 공략하기
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
import pandas as pd
# Read the test data
test = ____.____('test.csv')
# Print train and test columns
print('Train columns:', train.____.tolist())
print('Test columns:', test.____.tolist())