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.
Toto cvičení je součástí kurzu
Intermediate Predictive Analytics in Python
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# AUC of model in July:
predictions = logreg.____(test_july[["age", "max_amount"]])[:,1]
auc = ____(test_july["target"], predictions)
print(auc)