제공된 데이터는 백화점 고객이 1년간 상품을 구매한 속성 데이터이다. 제공된 학습용 데이터(data/customer_train.csv)를 이용하여 백화점 구매 고객의 성별을 예측하는 모델을 개발하고, 개발한 모델에 기반하여 평가용 데이터(data/customer_test.csv)에 적용하여 얻은 성별 예측 결과를 아래 【제출 형식】에 따라 CSV 파일로 생성하여 제출하시오.

* 예측 결과는 ROC-AUC 평가지표에 따라 평가함

* 성능이 우수한 예측 모델을 구축하기 위해서는 데이터 정제, Feature Engineering, 하이퍼 파라미터(hyper parameter) 최적화, 모델 비교 등이 필요할 수 있음. 다만, 과적합에 유의하여야 함.

【제출 형식】

  ㉠ CSV 파일명 : result.csv (파일명에 디렉토리·폴더 지정불가)
  ㉡ 예측 성별 칼럼명 : pred
  ㉢ 제출 칼럼 개수 : pred 칼럼 1개 
  ㉣ 평가용 데이터 개수와 예측 결과 데이터 개수 일치 : 2,482개

◾ 빅데이터분석기사 체험환경 가이드 링크