Add trained pipeline + preprocessing code

auction_pipeline.pkl

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:1534cc58fcb68d75d575a23b1df3b0bbc23d4faa40efbe91f9796affd524f47a
-size 3566953
+oid sha256:1b2302cd4ef6f2af0d667e28288ebf90cf823cef5f08a4e372f443d506f8a42e
+size 3567270

onbid-map-round-train.py

@@ -5,14 +5,13 @@ import shutil
 import stat
 import pandas as pd
 import joblib
-from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
-from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, LabelEncoder
+from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, LabelEncoder, FunctionTransformer
 from sklearn.compose import ColumnTransformer
 from sklearn.pipeline import Pipeline
 from xgboost import XGBClassifier
 from huggingface_hub import HfApi, Repository
 
-# 환경 변수에서 Hugging Face 토큰 읽어오기
+# 환경 변수에서 토큰 읽어오기
 HF_REPO_NAME = "asteroidddd/onbid-map-round"
 HF_TOKEN     = os.getenv("HF_TOKEN")
 if HF_TOKEN is None:
@@ -22,33 +21,22 @@ if HF_TOKEN is None:
 SCRIPT_PATH = os.path.abspath(__file__)
 SCRIPT_NAME = os.path.basename(SCRIPT_PATH)
 
-# 최초입찰시기 연도/월/일/요일 추출 변환기
-class DateFeatures(BaseEstimator, TransformerMixin):
+def extract_date_features(df):
+    """최초입찰시기에서 연도/월/일/요일을 추출하고 원본 컬럼 제거."""
+    X = df.copy()
+    dt = pd.to_datetime(X["최초입찰시기"])
+    X["최초입찰_연도"] = dt.dt.year
+    X["최초입찰_월"]   = dt.dt.month
+    X["최초입찰_일"]   = dt.dt.day
+    X["최초입찰_요일"] = dt.dt.weekday
+    return X.drop(columns=["최초입찰시기"])
 
-    def __init__(self, date_column="최초입찰시기"):
-        self.date_column = date_column
-
-    def fit(self, X, y=None):
-        return self
-
-    def transform(self, X):
-        X = X.copy()
-        dt = pd.to_datetime(X[self.date_column])
-        X["최초입찰_연도"] = dt.dt.year
-        X["최초입찰_월"] = dt.dt.month
-        X["최초입찰_일"] = dt.dt.day
-        X["최초입찰_요일"] = dt.dt.weekday
-        return X.drop(columns=[self.date_column])
-
-
-# 읽기 전용 파일 삭제 시 권한 변경 후 재시도
 def rm_readonly(func, path, exc_info):
+    """읽기 전용 파일 삭제 시 권한 변경 후 재시도."""
     os.chmod(path, stat.S_IWRITE)
     func(path)
 
-
 def main():
-
     # 데이터 로드
     df = pd.read_pickle(r'C:\Users\hwang\Desktop\OSSP\data.pkl')
 
@@ -67,7 +55,7 @@ def main():
     cat_cols = ["대분류", "중분류", "기관"]
     preprocessor = ColumnTransformer(
         transformers=[
-            ("datefeat", DateFeatures("최초입찰시기"), ["최초입찰시기"]),
+            ("datefeat", FunctionTransformer(extract_date_features, validate=False), ["최초입찰시기"]),
             ("ohe", OneHotEncoder(handle_unknown="ignore"), cat_cols)
         ],
         remainder="passthrough"
@@ -97,7 +85,7 @@ def main():
     try:
         api.create_repo(repo_id=HF_REPO_NAME, token=HF_TOKEN)
     except:
-        pass  # 이미 존재하면 무시
+        pass
 
     # 로컬에 레포 클론 (기존 삭제 시 read-only 오류 처리)
     local_dir = "hf_repo"