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해결했습니다 ㅎㅎ

엇 혹시 어떻게 해결하셨나요ㅠㅠ

저의 경우 training code와 inference code가 따로있는데 폴더 리스트를 class 명으로 뒀었고 이를 추출하는 과정이 reproducible하지 않았습니다.

딱 0점이 아니신가보군요ㅠ
저는 맥북이어서 그런지, 딱 0점이 나와서 이럴수 있나 싶습니다ㅠ

네 0.0002 이런 식으로 나와서.. 전 윈도우에서 코랩 사용했었습니다.

아마 포맷문제일 가능성이 커보이네요..

코드 공유 해주실 수 있으실까요 ,,!

submit.to_csv('submit.csv', index=False, encoding='utf-8') 을 말씀하시는 것 같네요

df[df.label=='오염']을 하게되면 실제로 있음에도 데이터가 안뜰거에요!
제 예상으로는 제가 입력한 '오염'과 df.label에 있는 '오염'은 우리가 보기엔 똑같은 한글이지만 인코딩이 달라서 그런 것 같습니다.
(예시로, 제가 입력한 '오염'은 utf-8이고 df.label에 있는 '오염'은 'cp949')
따라서, read_csv를 할 때 encoding을 넣어주는 것도 하나의 방법이 될 수 있을 것 같습니다.

저는 LabelEncoder를 사용해서 0,1,... 으로 변환한 뒤에, 나중에 le.inverse_transform을 사용하지 않고 아래의 함수를 사용해서 역변환해줬습니다.

아래의 함수 참조 부탁드립니다. 
def label_decoder(label):
    new_label =[
        '가구수정' if l==0 else
        '걸레받이수정' if l==1 else
        '곰팡이' if l==2 else
        '꼬임' if l==3 else
        '녹오염' if l==4 else
        '들뜸' if l==5 else
        '면불량' if l==6 else
        '몰딩수정' if l==7 else
        '반점' if l==8 else
        '석고수정' if l==9 else
        '오염' if l==10 else
        '오타공' if l==11 else
        '울음' if l==12 else
        '이음부불량' if l==13 else
        '창틀,문틀수정' if l==14 else
        '터짐' if l==15 else
        '틈새과다' if l==16 else
        '피스' if l==17 else
        '훼손' if l==18 else
        'NaN' for p in label
    ]
    return np.array(new_label)

참고로, [(i,label) for i,label in enumerate(le.classes_)]로 본인의 클래스가 함수와 매칭이 잘 되어있는지 확인 후 사용하셔야합니다!!

정말 정말 감사합니다!

덕분에 쉽게 문제 해결하였습니다 감사합니다!!