1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Intermediate Predictive Analytics in Python
Connected

cvičení

Vliv sezónnosti

Představ si, že chceš předpovědět, zda potenciální dárce příští měsíc přispěje. Jako predikční proměnnou chceš použít maximální výši daru každého dárce v předchozím měsíci. Jak ses dozvěděl/a ve videu, průměrná výše darů v červenci a září je podobná, ale v prosinci jsou dary výrazně vyšší. V tomto cvičení uvidíš, jak to může ovlivnit výkon tvého modelu.

Model logistické regrese je pro tebe vytvořený a natrénovaný v proměnné logreg na datech z července.

Instrukce 1/3

undefined XP
  • 1
    • Testovací data pro červenec jsou v test_july. Proveď predikce na testovacích datech pro červenec a vypočítej AUC.
  • 2
    • Testovací data pro září jsou v test_september. Proveď predikce na testovacích datech pro září a vypočítej AUC.
  • 3
    • Testovací data pro prosinec jsou v test_december. Proveď predikce na testovacích datech pro prosinec a vypočítej AUC.