RF_ver2.ipynb

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    "import pandas as pd\n",
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    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "import matplotlib as mpl\n",
    "# 日本語フォントの指定\n",
    "mpl.rcParams['font.family'] = 'IPAexGothic' # ここにインストールしたフォント名を入れる\n",
    "\n",
    "from sklearn.model_selection import KFold\n",
    "from sklearn.model_selection import GroupKFold\n",
    "from sklearn.model_selection import StratifiedKFold\n",
    "from nyaggle.feature.category_encoder import TargetEncoder\n",
    "\n",
    "from nyaggle.experiment import run_experiment"
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    "train_ver1 = pd.read_csv('yukiCup2023Autumn-atmaCup_dataset/yukiCup 2023 Autumn x atmaCup/train_feature_ver1.csv')\n",
    "test_ver1 = pd.read_csv('yukiCup2023Autumn-atmaCup_dataset/yukiCup 2023 Autumn x atmaCup/test_feature_ver1.csv')\n",
    "\n",
    "train_ver2 = pd.read_csv('yukiCup2023Autumn-atmaCup_dataset/yukiCup 2023 Autumn x atmaCup/train_feature_ver2.csv')\n",
    "test_ver2 = pd.read_csv('yukiCup2023Autumn-atmaCup_dataset/yukiCup 2023 Autumn x atmaCup/test_feature_ver2.csv')\n",
    "\n",
    "era = pd.read_csv('yukiCup2023Autumn-atmaCup_dataset/yukiCup 2023 Autumn x atmaCup/era.csv')\n",
    "sample_submission = pd.read_csv('yukiCup2023Autumn-atmaCup_dataset/yukiCup 2023 Autumn x atmaCup/sample_submission.csv')"
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    "train = pd.concat([train_ver1, train_ver2.iloc[:, 17:]], axis=1)\n",
    "test = pd.concat([test_ver1, test_ver2.iloc[:, 16:]], axis=1)"
   ]
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       "    }\n",
       "\n",
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       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
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       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>名称</th>\n",
       "      <th>棟名</th>\n",
       "      <th>種別2</th>\n",
       "      <th>国</th>\n",
       "      <th>時代</th>\n",
       "      <th>都道府県 ※美工品は「所有者住所（所在都道府県）」</th>\n",
       "      <th>所在地</th>\n",
       "      <th>保管施設の名称</th>\n",
       "      <th>所有者名</th>\n",
       "      <th>管理団体又は責任者</th>\n",
       "      <th>...</th>\n",
       "      <th>502</th>\n",
       "      <th>503</th>\n",
       "      <th>504</th>\n",
       "      <th>505</th>\n",
       "      <th>506</th>\n",
       "      <th>507</th>\n",
       "      <th>508</th>\n",
       "      <th>509</th>\n",
       "      <th>510</th>\n",
       "      <th>511</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>泉布観</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>近代／文化施設</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>明治</td>\n",
       "      <td>大阪府</td>\n",
       "      <td>大阪府大阪市北区天満橋一丁目1番1号</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>大阪市</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>0.040735</td>\n",
       "      <td>-0.065313</td>\n",
       "      <td>0.024066</td>\n",
       "      <td>0.058878</td>\n",
       "      <td>0.039472</td>\n",
       "      <td>-0.056688</td>\n",
       "      <td>0.060788</td>\n",
       "      <td>-0.017720</td>\n",
       "      <td>0.039419</td>\n",
       "      <td>-0.028479</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>絹本著色准胝仏母像</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>絵画</td>\n",
       "      <td>日本</td>\n",
       "      <td>鎌倉</td>\n",
       "      <td>京都府（京都府）</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>広隆寺</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>-0.015019</td>\n",
       "      <td>-0.015766</td>\n",
       "      <td>0.011216</td>\n",
       "      <td>0.049469</td>\n",
       "      <td>-0.003283</td>\n",
       "      <td>0.037911</td>\n",
       "      <td>-0.013454</td>\n",
       "      <td>0.032349</td>\n",
       "      <td>-0.018078</td>\n",
       "      <td>-0.066517</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>石上神宮拝殿</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>近世以前／寺院</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>鎌倉前期</td>\n",
       "      <td>奈良県</td>\n",
       "      <td>奈良県天理市布留町</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>石上神宮</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>-0.019966</td>\n",
       "      <td>-0.045495</td>\n",
       "      <td>0.018180</td>\n",
       "      <td>0.069067</td>\n",
       "      <td>0.033640</td>\n",
       "      <td>-0.031086</td>\n",
       "      <td>-0.029206</td>\n",
       "      <td>0.024308</td>\n",
       "      <td>-0.033962</td>\n",
       "      <td>-0.056491</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>剣〈銘真守（備前）／〉</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>工芸品</td>\n",
       "      <td>日本</td>\n",
       "      <td>鎌倉</td>\n",
       "      <td>和歌山県（和歌山県）</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>宗教法人金剛峯寺</td>\n",
       "      <td>財団法人高野山文化財保存会</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>-0.016288</td>\n",
       "      <td>0.025658</td>\n",
       "      <td>-0.018713</td>\n",
       "      <td>0.048917</td>\n",
       "      <td>0.038189</td>\n",
       "      <td>-0.005544</td>\n",
       "      <td>0.053331</td>\n",
       "      <td>0.070407</td>\n",
       "      <td>-0.056074</td>\n",
       "      <td>-0.017977</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>旧新町紡績所</td>\n",
       "      <td>工場本館</td>\n",
       "      <td>近代／産業・交通・土木</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>明治</td>\n",
       "      <td>群馬県</td>\n",
       "      <td>群馬県高崎市新町二三三〇番地</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>クラシエフーズ株式会社</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>0.037913</td>\n",
       "      <td>-0.039413</td>\n",
       "      <td>-0.000997</td>\n",
       "      <td>0.051042</td>\n",
       "      <td>0.070350</td>\n",
       "      <td>-0.041066</td>\n",
       "      <td>-0.049664</td>\n",
       "      <td>-0.045815</td>\n",
       "      <td>-0.029116</td>\n",
       "      <td>-0.069523</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>...</th>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>6705</th>\n",
       "      <td>平家物語</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>書跡・典籍</td>\n",
       "      <td>日本</td>\n",
       "      <td>室町</td>\n",
       "      <td>東京都（東京都）</td>\n",
       "      <td>東京都世田谷区上野毛3-9-25</td>\n",
       "      <td>公益財団法人五島美術館</td>\n",
       "      <td>公益財団法人五島美術館</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>0.049616</td>\n",
       "      <td>-0.016639</td>\n",
       "      <td>-0.015519</td>\n",
       "      <td>0.023629</td>\n",
       "      <td>-0.067995</td>\n",
       "      <td>-0.025893</td>\n",
       "      <td>0.049082</td>\n",
       "      <td>0.051007</td>\n",
       "      <td>-0.070755</td>\n",
       "      <td>-0.005022</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>6706</th>\n",
       "      <td>因明論疏〈巻上中／〉</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>書跡・典籍</td>\n",
       "      <td>日本</td>\n",
       "      <td>平安</td>\n",
       "      <td>東京都（東京都）</td>\n",
       "      <td>東京都世田谷区上野毛3-9-25</td>\n",
       "      <td>公益財団法人五島美術館</td>\n",
       "      <td>公益財団法人五島美術館</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>0.049323</td>\n",
       "      <td>0.000817</td>\n",
       "      <td>0.012005</td>\n",
       "      <td>0.044559</td>\n",
       "      <td>-0.054302</td>\n",
       "      <td>-0.012325</td>\n",
       "      <td>0.045287</td>\n",
       "      <td>0.055104</td>\n",
       "      <td>-0.071356</td>\n",
       "      <td>-0.012268</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>6707</th>\n",
       "      <td>石燈籠</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>工芸品</td>\n",
       "      <td>日本</td>\n",
       "      <td>鎌倉</td>\n",
       "      <td>京都府（京都府）</td>\n",
       "      <td>公益財団法人北村文華財団　京都府京都市上京区御車道通清和院口上ル東入梶井町448-4</td>\n",
       "      <td>公益財団法人北村文華財団</td>\n",
       "      <td>公益財団法人北村文華財団</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>0.026567</td>\n",
       "      <td>0.025216</td>\n",
       "      <td>-0.019941</td>\n",
       "      <td>0.057561</td>\n",
       "      <td>-0.025222</td>\n",
       "      <td>-0.074834</td>\n",
       "      <td>-0.048308</td>\n",
       "      <td>0.024729</td>\n",
       "      <td>-0.028863</td>\n",
       "      <td>-0.005099</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>6708</th>\n",
       "      <td>孔雀経音義〈真寂法親王撰／〉</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>書跡・典籍</td>\n",
       "      <td>日本</td>\n",
       "      <td>平安</td>\n",
       "      <td>京都府（京都府）</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>醍醐寺</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>-0.024723</td>\n",
       "      <td>-0.036418</td>\n",
       "      <td>0.017122</td>\n",
       "      <td>0.045650</td>\n",
       "      <td>-0.039209</td>\n",
       "      <td>-0.005468</td>\n",
       "      <td>-0.041578</td>\n",
       "      <td>0.033754</td>\n",
       "      <td>-0.016572</td>\n",
       "      <td>-0.049764</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>6709</th>\n",
       "      <td>紙本墨書徹翁和尚筆七ヶ条制法（建武四年五月十五日）</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>古文書</td>\n",
       "      <td>日本</td>\n",
       "      <td>南北朝</td>\n",
       "      <td>京都府（京都府）</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>大徳寺</td>\n",
       "      <td>NaN</td>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "      <td>-0.047728</td>\n",
       "      <td>-0.029138</td>\n",
       "      <td>-0.001020</td>\n",
       "      <td>0.061210</td>\n",
       "      <td>-0.024395</td>\n",
       "      <td>-0.034653</td>\n",
       "      <td>-0.018354</td>\n",
       "      <td>0.015219</td>\n",
       "      <td>-0.036194</td>\n",
       "      <td>-0.021966</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "<p>6710 rows × 763 columns</p>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                             名称    棟名          種別2    国    時代  \\\n",
       "0                           泉布観   NaN      近代／文化施設  NaN    明治   \n",
       "1                     絹本著色准胝仏母像   NaN           絵画   日本    鎌倉   \n",
       "2                        石上神宮拝殿   NaN      近世以前／寺院  NaN  鎌倉前期   \n",
       "3                   剣〈銘真守（備前）／〉   NaN          工芸品   日本    鎌倉   \n",
       "4                        旧新町紡績所  工場本館  近代／産業・交通・土木  NaN    明治   \n",
       "...                         ...   ...          ...  ...   ...   \n",
       "6705                       平家物語   NaN        書跡・典籍   日本    室町   \n",
       "6706                 因明論疏〈巻上中／〉   NaN        書跡・典籍   日本    平安   \n",
       "6707                        石燈籠   NaN          工芸品   日本    鎌倉   \n",
       "6708             孔雀経音義〈真寂法親王撰／〉   NaN        書跡・典籍   日本    平安   \n",
       "6709  紙本墨書徹翁和尚筆七ヶ条制法（建武四年五月十五日）   NaN          古文書   日本   南北朝   \n",
       "\n",
       "     都道府県 ※美工品は「所有者住所（所在都道府県）」                                         所在地  \\\n",
       "0                          大阪府                          大阪府大阪市北区天満橋一丁目1番1号   \n",
       "1                     京都府（京都府）                                         NaN   \n",
       "2                          奈良県                                   奈良県天理市布留町   \n",
       "3                   和歌山県（和歌山県）                                         NaN   \n",
       "4                          群馬県                              群馬県高崎市新町二三三〇番地   \n",
       "...                        ...                                         ...   \n",
       "6705                  東京都（東京都）                            東京都世田谷区上野毛3-9-25   \n",
       "6706                  東京都（東京都）                            東京都世田谷区上野毛3-9-25   \n",
       "6707                  京都府（京都府）  公益財団法人北村文華財団　京都府京都市上京区御車道通清和院口上ル東入梶井町448-4   \n",
       "6708                  京都府（京都府）                                         NaN   \n",
       "6709                  京都府（京都府）                                         NaN   \n",
       "\n",
       "           保管施設の名称          所有者名      管理団体又は責任者  ...       502       503  \\\n",
       "0              NaN           大阪市            NaN  ...  0.040735 -0.065313   \n",
       "1              NaN           広隆寺            NaN  ... -0.015019 -0.015766   \n",
       "2              NaN          石上神宮            NaN  ... -0.019966 -0.045495   \n",
       "3              NaN      宗教法人金剛峯寺  財団法人高野山文化財保存会  ... -0.016288  0.025658   \n",
       "4              NaN   クラシエフーズ株式会社            NaN  ...  0.037913 -0.039413   \n",
       "...            ...           ...            ...  ...       ...       ...   \n",
       "6705   公益財団法人五島美術館   公益財団法人五島美術館            NaN  ...  0.049616 -0.016639   \n",
       "6706   公益財団法人五島美術館   公益財団法人五島美術館            NaN  ...  0.049323  0.000817   \n",
       "6707  公益財団法人北村文華財団  公益財団法人北村文華財団            NaN  ...  0.026567  0.025216   \n",
       "6708           NaN           醍醐寺            NaN  ... -0.024723 -0.036418   \n",
       "6709           NaN           大徳寺            NaN  ... -0.047728 -0.029138   \n",
       "\n",
       "           504       505       506       507       508       509       510  \\\n",
       "0     0.024066  0.058878  0.039472 -0.056688  0.060788 -0.017720  0.039419   \n",
       "1     0.011216  0.049469 -0.003283  0.037911 -0.013454  0.032349 -0.018078   \n",
       "2     0.018180  0.069067  0.033640 -0.031086 -0.029206  0.024308 -0.033962   \n",
       "3    -0.018713  0.048917  0.038189 -0.005544  0.053331  0.070407 -0.056074   \n",
       "4    -0.000997  0.051042  0.070350 -0.041066 -0.049664 -0.045815 -0.029116   \n",
       "...        ...       ...       ...       ...       ...       ...       ...   \n",
       "6705 -0.015519  0.023629 -0.067995 -0.025893  0.049082  0.051007 -0.070755   \n",
       "6706  0.012005  0.044559 -0.054302 -0.012325  0.045287  0.055104 -0.071356   \n",
       "6707 -0.019941  0.057561 -0.025222 -0.074834 -0.048308  0.024729 -0.028863   \n",
       "6708  0.017122  0.045650 -0.039209 -0.005468 -0.041578  0.033754 -0.016572   \n",
       "6709 -0.001020  0.061210 -0.024395 -0.034653 -0.018354  0.015219 -0.036194   \n",
       "\n",
       "           511  \n",
       "0    -0.028479  \n",
       "1    -0.066517  \n",
       "2    -0.056491  \n",
       "3    -0.017977  \n",
       "4    -0.069523  \n",
       "...        ...  \n",
       "6705 -0.005022  \n",
       "6706 -0.012268  \n",
       "6707 -0.005099  \n",
       "6708 -0.049764  \n",
       "6709 -0.021966  \n",
       "\n",
       "[6710 rows x 763 columns]"
      ]
     },
     "execution_count": 4,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "train"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "agg_cols = ['min', 'max', 'mean', 'std']\n",
    "use_cols = train_ver2.iloc[:, 17:].columns.tolist()\n",
    "\n",
    "for col in ['時代', '所有者名', '種別2']:\n",
    "    grp_df = train.groupby(col)[use_cols].agg(agg_cols)\n",
    "    grp_df.columns = [f'{col}_' + '_'.join(c) for c in grp_df.columns]\n",
    "    train = train.merge(grp_df, on=col, how='left')\n",
    "    test = test.merge(grp_df, on=col, how='left')    "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:2: DeprecationWarning: `np.object` is a deprecated alias for the builtin `object`. To silence this warning, use `object` by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. \n",
      "Deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations\n",
      "  \n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "['棟名', '種別2', '国', '時代', '都道府県 ※美工品は「所有者住所（所在都道府県）」', '所在地', '保管施設の名称', '所有者名', '管理団体又は責任者']\n",
      "['緯度', '経度', '開始', '終了', '緯度*経度', '終了-開始', 'label_棟名', 'label_種別2', 'label_国', 'label_時代', 'label_都道府県 ※美工品は「所有者住所（所在都道府県）」', 'label_所在地', 'label_保管施設の名称', 'label_所有者名', 'label_管理団体又は責任者', 'count_棟名', 'count_種別2', 'count_国', 'count_時代', 'count_都道府県 ※美工品は「所有者住所（所在都道府県）」', 'count_所在地', 'count_保管施設の名称', 'count_所有者名', 'count_管理団体又は責任者', '棟名_緯度_min', '棟名_緯度_max', '棟名_緯度_mean', '棟名_緯度_std', '棟名_経度_min', '棟名_経度_max', '棟名_経度_mean', '棟名_経度_std', '棟名_開始_min', '棟名_開始_max', '棟名_開始_mean', '棟名_開始_std', '棟名_終了_min', '棟名_終了_max', '棟名_終了_mean', '棟名_終了_std', '棟名_緯度*経度_min', '棟名_緯度*経度_max', '棟名_緯度*経度_mean', '棟名_緯度*経度_std', '棟名_終了-開始_min', '棟名_終了-開始_max', '棟名_終了-開始_mean', '棟名_終了-開始_std', '種別2_緯度_min', '種別2_緯度_max', '種別2_緯度_mean', '種別2_緯度_std', '種別2_経度_min', '種別2_経度_max', '種別2_経度_mean', '種別2_経度_std', '種別2_開始_min', '種別2_開始_max', '種別2_開始_mean', '種別2_開始_std', '種別2_終了_min', '種別2_終了_max', '種別2_終了_mean', '種別2_終了_std', '種別2_緯度*経度_min', '種別2_緯度*経度_max', '種別2_緯度*経度_mean', '種別2_緯度*経度_std', '種別2_終了-開始_min', '種別2_終了-開始_max', '種別2_終了-開始_mean', '種別2_終了-開始_std', '国_緯度_min', '国_緯度_max', '国_緯度_mean', '国_緯度_std', '国_経度_min', '国_経度_max', '国_経度_mean', '国_経度_std', '国_開始_min', '国_開始_max', '国_開始_mean', '国_開始_std', '国_終了_min', '国_終了_max', '国_終了_mean', '国_終了_std', '国_緯度*経度_min', '国_緯度*経度_max', '国_緯度*経度_mean', '国_緯度*経度_std', '国_終了-開始_min', '国_終了-開始_max', '国_終了-開始_mean', '国_終了-開始_std', '時代_緯度_min', '時代_緯度_max', '時代_緯度_mean', '時代_緯度_std', '時代_経度_min', '時代_経度_max', '時代_経度_mean', '時代_経度_std', '時代_開始_min', '時代_開始_max', '時代_開始_mean', '時代_開始_std', '時代_終了_min', '時代_終了_max', '時代_終了_mean', '時代_終了_std', '時代_緯度*経度_min', '時代_緯度*経度_max', '時代_緯度*経度_mean', '時代_緯度*経度_std', '時代_終了-開始_min', '時代_終了-開始_max', '時代_終了-開始_mean', '時代_終了-開始_std', '都道府県 ※美工品は「所有者住所（所在都道府県）」_緯度_min', '都道府県 ※美工品は「所有者住所（所在都道府県）」_緯度_max', '都道府県 ※美工品は「所有者住所（所在都道府県）」_緯度_mean', '都道府県 ※美工品は「所有者住所（所在都道府県）」_緯度_std', '都道府県 ※美工品は「所有者住所（所在都道府県）」_経度_min', '都道府県 ※美工品は「所有者住所（所在都道府県）」_経度_max', '都道府県 ※美工品は「所有者住所（所在都道府県）」_経度_mean', '都道府県 ※美工品は「所有者住所（所在都道府県）」_経度_std', '都道府県 ※美工品は「所有者住所（所在都道府県）」_開始_min', '都道府県 ※美工品は「所有者住所（所在都道府県）」_開始_max', '都道府県 ※美工品は「所有者住所（所在都道府県）」_開始_mean', '都道府県 ※美工品は「所有者住所（所在都道府県）」_開始_std', '都道府県 ※美工品は「所有者住所（所在都道府県）」_終了_min', '都道府県 ※美工品は「所有者住所（所在都道府県）」_終了_max', '都道府県 ※美工品は「所有者住所（所在都道府県）」_終了_mean', '都道府県 ※美工品は「所有者住所（所在都道府県）」_終了_std', '都道府県 ※美工品は「所有者住所（所在都道府県）」_緯度*経度_min', '都道府県 ※美工品は「所有者住所（所在都道府県）」_緯度*経度_max', '都道府県 ※美工品は「所有者住所（所在都道府県）」_緯度*経度_mean', '都道府県 ※美工品は「所有者住所（所在都道府県）」_緯度*経度_std', '都道府県 ※美工品は「所有者住所（所在都道府県）」_終了-開始_min', '都道府県 ※美工品は「所有者住所（所在都道府県）」_終了-開始_max', '都道府県 ※美工品は「所有者住所（所在都道府県）」_終了-開始_mean', '都道府県 ※美工品は「所有者住所（所在都道府県）」_終了-開始_std', '所在地_緯度_min', '所在地_緯度_max', '所在地_緯度_mean', '所在地_緯度_std', '所在地_経度_min', '所在地_経度_max', '所在地_経度_mean', '所在地_経度_std', '所在地_開始_min', '所在地_開始_max', '所在地_開始_mean', '所在地_開始_std', '所在地_終了_min', '所在地_終了_max', '所在地_終了_mean', '所在地_終了_std', '所在地_緯度*経度_min', '所在地_緯度*経度_max', '所在地_緯度*経度_mean', '所在地_緯度*経度_std', '所在地_終了-開始_min', '所在地_終了-開始_max', '所在地_終了-開始_mean', '所在地_終了-開始_std', '保管施設の名称_緯度_min', '保管施設の名称_緯度_max', '保管施設の名称_緯度_mean', '保管施設の名称_緯度_std', '保管施設の名称_経度_min', '保管施設の名称_経度_max', '保管施設の名称_経度_mean', '保管施設の名称_経度_std', '保管施設の名称_開始_min', '保管施設の名称_開始_max', '保管施設の名称_開始_mean', '保管施設の名称_開始_std', '保管施設の名称_終了_min', '保管施設の名称_終了_max', '保管施設の名称_終了_mean', '保管施設の名称_終了_std', '保管施設の名称_緯度*経度_min', '保管施設の名称_緯度*経度_max', '保管施設の名称_緯度*経度_mean', '保管施設の名称_緯度*経度_std', '保管施設の名称_終了-開始_min', '保管施設の名称_終了-開始_max', '保管施設の名称_終了-開始_mean', '保管施設の名称_終了-開始_std', '所有者名_緯度_min', '所有者名_緯度_max', '所有者名_緯度_mean', '所有者名_緯度_std', '所有者名_経度_min', '所有者名_経度_max', '所有者名_経度_mean', '所有者名_経度_std', '所有者名_開始_min', '所有者名_開始_max', '所有者名_開始_mean', '所有者名_開始_std', '所有者名_終了_min', '所有者名_終了_max', '所有者名_終了_mean', '所有者名_終了_std', '所有者名_緯度*経度_min', '所有者名_緯度*経度_max', '所有者名_緯度*経度_mean', '所有者名_緯度*経度_std', '所有者名_終了-開始_min', '所有者名_終了-開始_max', '所有者名_終了-開始_mean', '所有者名_終了-開始_std', '管理団体又は責任者_緯度_min', '管理団体又は責任者_緯度_max', '管理団体又は責任者_緯度_mean', '管理団体又は責任者_緯度_std', '管理団体又は責任者_経度_min', '管理団体又は責任者_経度_max', '管理団体又は責任者_経度_mean', 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'種別2_498_max', '種別2_498_mean', '種別2_498_std', '種別2_499_min', '種別2_499_max', '種別2_499_mean', '種別2_499_std', '種別2_500_min', '種別2_500_max', '種別2_500_mean', '種別2_500_std', '種別2_501_min', '種別2_501_max', '種別2_501_mean', '種別2_501_std', '種別2_502_min', '種別2_502_max', '種別2_502_mean', '種別2_502_std', '種別2_503_min', '種別2_503_max', '種別2_503_mean', '種別2_503_std', '種別2_504_min', '種別2_504_max', '種別2_504_mean', '種別2_504_std', '種別2_505_min', '種別2_505_max', '種別2_505_mean', '種別2_505_std', '種別2_506_min', '種別2_506_max', '種別2_506_mean', '種別2_506_std', '種別2_507_min', '種別2_507_max', '種別2_507_mean', '種別2_507_std', '種別2_508_min', '種別2_508_max', '種別2_508_mean', '種別2_508_std', '種別2_509_min', '種別2_509_max', '種別2_509_mean', '種別2_509_std', '種別2_510_min', '種別2_510_max', '種別2_510_mean', '種別2_510_std', '種別2_511_min', '種別2_511_max', '種別2_511_mean', '種別2_511_std']\n",
      "is_kokuhou\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:6: DeprecationWarning: `np.object` is a deprecated alias for the builtin `object`. To silence this warning, use `object` by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. \n",
      "Deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations\n",
      "  \n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#categorical変数抽出\n",
    "cat_cols = [c for c in test.columns if train[c].dtype == np.object]\n",
    "#cat_cols.remove('string') # これは取り除かないといけない\n",
    "\n",
    "# numerical変数抽出\n",
    "num_cols = [c for c in test.columns if train[c].dtype != np.object]\n",
    "\n",
    "#目的変数抽出\n",
    "target_col = 'is_kokuhou'\n",
    "\n",
    "print(cat_cols)\n",
    "print(num_cols)\n",
    "print(target_col)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# target encoding\n",
    "\n",
    "# kf = KFold(4)\n",
    "# kf = KFold(4, groups=train.categorical)　#GroupKFold\n",
    "kf = StratifiedKFold(5, shuffle=True, random_state=42531) #StratifiedKFold\n",
    "\n",
    "# Target encoding with K-fold\n",
    "# te = TargetEncoder(kf.split(train))\n",
    "# te = TargetEncoder(kf.split(train)) #GroupKFold\n",
    "te = TargetEncoder(kf.split(train, train[target_col])) #StratifiedKFold\n",
    "\n",
    "# use fit/fit_transform to train data, then apply transform to test data\n",
    "train.loc[:, cat_cols] = te.fit_transform(train[cat_cols], train[target_col])\n",
    "test.loc[:, cat_cols] = te.transform(test[cat_cols])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 欠損値を埋める\n",
    "train.fillna(-1, inplace=True)\n",
    "test.fillna(-1, inplace=True)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "6904\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(len(cat_cols) + len(num_cols))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[Parallel(n_jobs=-1)]: Using backend ThreadingBackend with 8 concurrent workers.\n",
      "[Parallel(n_jobs=-1)]: Done  34 tasks      | elapsed:    0.5s\n",
      "[Parallel(n_jobs=-1)]: Done 184 tasks      | elapsed:    2.3s\n",
      "[Parallel(n_jobs=-1)]: Done 434 tasks      | elapsed:    5.1s\n",
      "[Parallel(n_jobs=-1)]: Done 500 out of 500 | elapsed:    5.9s finished\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Using backend ThreadingBackend with 8 concurrent workers.\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done  34 tasks      | elapsed:    0.0s\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done 184 tasks      | elapsed:    0.0s\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done 434 tasks      | elapsed:    0.1s\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done 500 out of 500 | elapsed:    0.1s finished\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Using backend ThreadingBackend with 8 concurrent workers.\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done  34 tasks      | elapsed:    0.0s\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done 184 tasks      | elapsed:    0.1s\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done 434 tasks      | elapsed:    0.1s\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done 500 out of 500 | elapsed:    0.2s finished\n",
      "[Parallel(n_jobs=-1)]: Using backend ThreadingBackend with 8 concurrent workers.\n",
      "[Parallel(n_jobs=-1)]: Done  34 tasks      | elapsed:    0.4s\n",
      "[Parallel(n_jobs=-1)]: Done 184 tasks      | elapsed:    2.1s\n",
      "[Parallel(n_jobs=-1)]: Done 434 tasks      | elapsed:    5.1s\n",
      "[Parallel(n_jobs=-1)]: Done 500 out of 500 | elapsed:    5.8s finished\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Using backend ThreadingBackend with 8 concurrent workers.\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done  34 tasks      | elapsed:    0.0s\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done 184 tasks      | elapsed:    0.0s\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done 434 tasks      | elapsed:    0.1s\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done 500 out of 500 | elapsed:    0.1s finished\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Using backend ThreadingBackend with 8 concurrent workers.\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done  34 tasks      | elapsed:    0.0s\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done 184 tasks      | elapsed:    0.1s\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done 434 tasks      | elapsed:    0.1s\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done 500 out of 500 | elapsed:    0.1s finished\n",
      "[Parallel(n_jobs=-1)]: Using backend ThreadingBackend with 8 concurrent workers.\n",
      "[Parallel(n_jobs=-1)]: Done  34 tasks      | elapsed:    0.4s\n",
      "[Parallel(n_jobs=-1)]: Done 184 tasks      | elapsed:    2.1s\n",
      "[Parallel(n_jobs=-1)]: Done 434 tasks      | elapsed:    5.4s\n",
      "[Parallel(n_jobs=-1)]: Done 500 out of 500 | elapsed:    6.3s finished\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Using backend ThreadingBackend with 8 concurrent workers.\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done  34 tasks      | elapsed:    0.0s\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done 184 tasks      | elapsed:    0.0s\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done 434 tasks      | elapsed:    0.1s\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done 500 out of 500 | elapsed:    0.1s finished\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Using backend ThreadingBackend with 8 concurrent workers.\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done  34 tasks      | elapsed:    0.0s\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done 184 tasks      | elapsed:    0.1s\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done 434 tasks      | elapsed:    0.1s\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done 500 out of 500 | elapsed:    0.1s finished\n",
      "[Parallel(n_jobs=-1)]: Using backend ThreadingBackend with 8 concurrent workers.\n",
      "[Parallel(n_jobs=-1)]: Done  34 tasks      | elapsed:    0.4s\n",
      "[Parallel(n_jobs=-1)]: Done 184 tasks      | elapsed:    2.4s\n",
      "[Parallel(n_jobs=-1)]: Done 434 tasks      | elapsed:    5.7s\n",
      "[Parallel(n_jobs=-1)]: Done 500 out of 500 | elapsed:    6.6s finished\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Using backend ThreadingBackend with 8 concurrent workers.\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done  34 tasks      | elapsed:    0.0s\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done 184 tasks      | elapsed:    0.0s\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done 434 tasks      | elapsed:    0.1s\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done 500 out of 500 | elapsed:    0.1s finished\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Using backend ThreadingBackend with 8 concurrent workers.\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done  34 tasks      | elapsed:    0.0s\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done 184 tasks      | elapsed:    0.1s\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done 434 tasks      | elapsed:    0.1s\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done 500 out of 500 | elapsed:    0.1s finished\n",
      "[Parallel(n_jobs=-1)]: Using backend ThreadingBackend with 8 concurrent workers.\n",
      "[Parallel(n_jobs=-1)]: Done  34 tasks      | elapsed:    0.4s\n",
      "[Parallel(n_jobs=-1)]: Done 184 tasks      | elapsed:    2.5s\n",
      "[Parallel(n_jobs=-1)]: Done 434 tasks      | elapsed:    5.8s\n",
      "[Parallel(n_jobs=-1)]: Done 500 out of 500 | elapsed:    6.9s finished\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Using backend ThreadingBackend with 8 concurrent workers.\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done  34 tasks      | elapsed:    0.0s\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done 184 tasks      | elapsed:    0.0s\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done 434 tasks      | elapsed:    0.1s\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done 500 out of 500 | elapsed:    0.1s finished\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Using backend ThreadingBackend with 8 concurrent workers.\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done  34 tasks      | elapsed:    0.1s\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done 184 tasks      | elapsed:    0.2s\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done 434 tasks      | elapsed:    0.2s\n",
      "[Parallel(n_jobs=8)]: Done 500 out of 500 | elapsed:    0.2s finished\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier\n",
    "\n",
    "params = {\n",
    "    'n_estimators': 500,\n",
    "    'verbose': 1,\n",
    "    'min_samples_leaf': 10,\n",
    "    'random_state': 42531,\n",
    "    'n_jobs': -1\n",
    "}\n",
    "\n",
    "result = run_experiment(\n",
    "    params,\n",
    "    train[num_cols + cat_cols],\n",
    "    train[target_col],\n",
    "    test[num_cols + cat_cols],\n",
    "    cv=StratifiedKFold(5, shuffle=True, random_state=42531), # cv=4,\n",
    "    #groups = train.book_id,\n",
    "    #categorical_feature=[\"user_id\",\"book_id\"],→これLGBM用？\n",
    "    algorithm_type=RandomForestClassifier\n",
    ")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[0.8238566827697261, 0.8055676328502415, 0.826964573268921, 0.8114694041867955, 0.8204577911457543, 0.8171362219995506]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(result.metrics) # Evalulation metrics for each fold"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[0.7939371980676329, 0.7870933977455716, 0.811561996779388, 0.7989895330112721, 0.817928690532228, 0.8007404421307167]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(result.metrics) # Evalulation metrics for each fold"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 33,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[0.8174516908212561, 0.7968478260869566, 0.8092431561996779, 0.8114533011272141, 0.8378184313193608, 0.8137532311765582]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(result.metrics) # Evalulation metrics for each fold"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[0.8280636070853462, 0.8003582930756844, 0.8178743961352657, 0.8081239935587762, 0.8350818965861131, 0.8174789091490074]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(result.metrics) # Evalulation metrics for each fold"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[0.7830434782608695, 0.7822745571658616, 0.8266908212560387, 0.8261433172302737, 0.8351138095276086, 0.8096638097616974]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(result.metrics) # Evalulation metrics for each fold"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[0.7725885668276973, 0.7818236714975845, 0.8162882447665056, 0.817194041867955, 0.8370046513112228, 0.8053098184368901]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(result.metrics) # Evalulation metrics for each fold"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "IM = result.importance     # Feature importance for each fold"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "ename": "IndexError",
     "evalue": "list index out of range",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[0;31mIndexError\u001b[0m                                Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[0;32m/tmp/ipykernel_1922749/806713021.py\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mIM\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;36m2\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0msort_values\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m'importance'\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mascending\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0;32mFalse\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mhead\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;36m20\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m",
      "\u001b[0;31mIndexError\u001b[0m: list index out of range"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "IM[2].sort_values('importance', ascending=False).head(20)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[0.00887194 0.17030693 0.3100253  ... 0.24574326 0.02029414 0.00547636]\n",
      "[0.01824232 0.09317176 0.41198339 ... 0.09917929 0.28640147 0.01535514]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(result.test_prediction)  # Test prediction in numpy array\n",
    "print(result.oof_prediction)   # Out-of-fold prediction in numpy array"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "array([0, 0, 1, ..., 0, 0, 0])"
      ]
     },
     "execution_count": 16,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "train[target_col].to_numpy()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Best threshold: 0.20202020202020204\n",
      "Best F1 Score: 0.384\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# データ全体のF1スコアを計算 & 閾値の最適化\n",
    "from sklearn.metrics import f1_score\n",
    "\n",
    "def find_optimal_threshold(y_true, y_scores):\n",
    "    thresholds = np.linspace(0, 1, 100)\n",
    "    best_threshold = 0\n",
    "    best_score = 0\n",
    "\n",
    "    for threshold in thresholds:\n",
    "        y_pred = (y_scores > threshold).astype(int)\n",
    "        score = f1_score(y_true, y_pred)\n",
    "\n",
    "        if score > best_score:\n",
    "            best_score = score\n",
    "            best_threshold = threshold\n",
    "\n",
    "    return best_threshold, best_score\n",
    "\n",
    "# 例として使用するデータ（実際にはモデルからの予測値と実際のラベルを使用）\n",
    "y_true = train[target_col].values\n",
    "y_scores = result.oof_prediction\n",
    "\n",
    "best_threshold, best_f1_score = find_optimal_threshold(y_true, y_scores)\n",
    "print(f\"Best threshold: {best_threshold}\")\n",
    "print(f\"Best F1 Score: {best_f1_score}\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 18,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[0 0 1 ... 1 0 0]\n",
      "(10065,)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# 閾値を超える確率を持つ要素を1に、それ以外を0に変換\n",
    "y_pred = (result.test_prediction > best_threshold).astype(int)\n",
    "print(y_pred)\n",
    "print(y_pred.shape)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 19,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>is_kokuhou</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>...</th>\n",
       "      <td>...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>10060</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>10061</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>10062</th>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>10063</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>10064</th>\n",
       "      <td>0</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "<p>10065 rows × 1 columns</p>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "       is_kokuhou\n",
       "0               0\n",
       "1               0\n",
       "2               1\n",
       "3               0\n",
       "4               0\n",
       "...           ...\n",
       "10060           0\n",
       "10061           0\n",
       "10062           1\n",
       "10063           0\n",
       "10064           0\n",
       "\n",
       "[10065 rows x 1 columns]"
      ]
     },
     "execution_count": 19,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "sample_submission['is_kokuhou'] = y_pred\n",
    "sample_submission"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 20,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "0    9067\n",
       "1     998\n",
       "Name: is_kokuhou, dtype: int64"
      ]
     },
     "execution_count": 20,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "sample_submission[\"is_kokuhou\"].value_counts()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 22,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "sample_submission.to_csv('RF_ver2.csv', index=False)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 21,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
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