根据以下训练好的模型，预测待预测样本(test_price.csv)中车身类型(bodyType字段)为“微型车”的price，将预测的price数据保存在submit.csv文件。import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import r2_score from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import mean_absolute_error train_data = pd.read_csv('train_price.csv',sep=" ") test_data = pd.read_csv('test_price.csv',sep=" ") microcar_data = train_data[train_data['bodyType'] == 1.0] microcar1_data = test_data[test_data['bodyType'] == 1.0] # # 1、“微型车”待预测样本的df.head()和df.shape # print(microcar1_data.head()) # microcar1_data.shape # 2、模型训练，及模型评价 features = ['v_1','v_2','v_3','v_4'] # 自由选择特征列 target = 'price' X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(microcar_data[features], microcar_data[target], test_size=0.2, random_state=int('0713')) model = RandomForestRegressor() model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test)

根据以上代码，你需要对待预测样本中车身类型为“微型车”的price进行预测，并将预测结果保存在submit.csv文件中。你可以使用以下代码来进行预测和保存结果：

# 3、预测待预测样本中车身类型为“微型车”的price
microcar1_data['price'] = model.predict(microcar1_data[features])

# 4、保存预测结果
microcar1_data[['SaleID', 'price']].to_csv('submit.csv', index=False)

需要注意的是，以上代码只针对车身类型为“微型车”的待预测样本进行预测和保存结果。如果待预测样本中还有其他车身类型的样本需要进行预测，则需要对相应的样本进行处理并进行预测。

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根据以下训练好的模型，预测待预测样本(test_price.csv)中车身类型(bodyType字段)为“微型车”的price，将预测的price数据保存在submit.csv文件

好的，我会根据您提供的模型和待预测数据进行预测并保存结果。请稍等片刻。

import pandas as pd
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# 加载训练好的模型
model_path = "model"
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_path)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_path)

# 加载待预测数据
test_path = "test_price.csv"
test_data = pd.read_csv(test_path)

# 将车身类型为“微型车”的数据筛选出来
micro_data = test_data[test_data["bodyType"] == "微型车"]

# 对筛选出的数据进行预测
inputs = tokenizer(micro_data["model"], padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
outputs = model(inputs["input_ids"], inputs["attention_mask"])
predictions = outputs.logits.squeeze().tolist()

# 将预测结果保存到文件中
submit_data = pd.DataFrame({"SaleID": micro_data["SaleID"], "price": predictions})
submit_data.to_csv("submit.csv", index=False)

预测完成后，您可以在当前工作目录下找到名为“submit.csv”的文件，其中包含了预测的结果。请注意，由于我使用的是您提供的模型，因此预测结果的准确性与该模型的质量有关。

预测并提交待预测样本(test_price.csv)中车身类型(bodyType字段)为“微型车”，验证集submit.csv文件

首先，您需要加载模型并对测试集进行预测，然后将预测结果保存到CSV文件中，并与验证集文件进行比较，以确保预测结果的准确性。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import lightgbm as lgb

# 加载训练好的模型
model = lgb.Booster(model_file='model.txt')

# 加载测试集数据
test_data = pd.read_csv('test_price.csv')

# 对bodyType字段进行编码
le = LabelEncoder()
test_data['bodyType'] = le.fit_transform(test_data['bodyType'])

# 进行预测
y_pred = model.predict(test_data)

# 将预测结果保存到CSV文件中
result = pd.DataFrame({'price': y_pred})
result.to_csv('test_result.csv', index=False)

# 加载验证集数据
submit_data = pd.read_csv('submit.csv')

# 比较预测结果和验证集结果
submit_price = submit_data[submit_data['bodyType'] == '微型车']['price'].values
test_price = pd.read_csv('test_result.csv')['price'][test_data['bodyType'] == 0].values
diff = np.abs(submit_price - test_price)
print('MAE:', np.mean(diff))

在上面的代码中，我们首先加载训练好的模型，然后加载测试集数据，并对`bodyType`字段进行编码。接下来，我们使用模型对测试集进行预测，并将预测结果保存到CSV文件中。然后，我们加载验证集数据，并从中提取出车身类型为“微型车”的样本的价格，再从预测结果中提取出相应的价格，并计算它们的MAE（平均绝对误差）。如果MAE很小，则说明我们的预测结果很准确。