데이터셋 설명

데이터셋 설명
데이터는 두 그룹으로 분할되었습니다.
training set(train.csv)
test set(test.csv)

Training set
기계 학습 모델을 구축하는 데 사용되어야 합니다.
배송 운영과 관련된 비용에 대한 정보를 제공합니다. 

Test set
각 배송 운영에 따른 비용에 대한 실제 정보를 제공하지 않습니다. 이러한 결과를 예측하는 것이 귀하의 임무입니다.
train set의 각 물건에 대해 훈련한 모델을 사용하여 물류 배송비를 예측합니다.​

[데이터 설명]
train.csv [파일]
Company: 가상의 마케팅 캠페인 대행사명
Campaign_Type: 캠페인 종류
Target_Audience: 마케팅 타겟 고객 특성
Duration: 마케팅 기간 (일 수)
Channel_Used: 마케팅 채널 종류
Location: 마케팅이 시행된 위치
Language: 마케팅에 사용된 언어
Customer_Segment: 타겟 고객 세그먼트
Quarter: 마케팅이 시행된 분기
Conversion_Rate: 마케팅 리드 가운데 마케팅으로 원하는 행동을 달성한 비율 (전환율)

test.csv [파일]
train 데이터와 구성 동일
Conversion_Rate 열을 예측해야 함.

sample-submission.csv [파일]
제출을 위한 기본 양식
id : 샘플 별 고유 ID
shipping_costs : 예측한 값을 기입하여 제출

[평가 산식]
RMSE (Root Mean Squared Error): 예측값과 실제값 간의 편차를 측정하는 회귀 성능 평가 지표

Python 코드

from sklearn.metrics import mean_squared_error
import math
score = math.sqrt(mean_squared_error(truth_df["Conversion_Rate"], submission_df["Conversion_Rate"]))