1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Introduction to Predictive Analytics in Python
Connected

Exercise

Náhodný model

V tomto cvičení si znovu sestrojíš základní linii křivky kumulativních zisků – tedy křivku kumulativních zisků náhodného modelu.

K tomu potřebuješ vytvořit náhodné predikce. Metoda plot_cumulative_gain vyžaduje pro každou predikci dvě hodnoty: jednu pro případ, kdy je cíl 0, a jednu pro případ, kdy je cíl 1. Tyto hodnoty musí dát dohromady součet 1, takže platný seznam predikcí může vypadat například takto: [(0.02,0.98),(0.27,0.73),...,(0.09,0.91)].

V Pythonu můžeš vygenerovat náhodnou hodnotu mezi hodnotami a a b takto:

import random
random_value = random.uniform(a,b)

Instructions

100 XP
  • Importuj moduly random, matplotlib a scikitplot.
  • Vytvoř seznam random_predictions obsahující náhodná čísla mezi 0 a 1.
  • Uprav seznam random_predictions tak, aby obsahoval tuples (r,a), kde r je původní hodnota ze seznamu a a je taková hodnota, aby platilo \(r+a=1\).
  • Skutečné hodnoty cílové proměnné jsou v targets_test. Zobraz graf kumulativních zisků svého náhodného modelu.