Výběr další nejlepší proměnné

Metoda dopředného postupného výběru proměnných začíná s prázdnou sadou proměnných a pokračuje po krocích – v každém kroku přidá další nejlepší proměnnou. Pro implementaci tohoto postupu máš k dispozici dvě užitečné funkce.

Funkce auc vypočítá AUC modelu pro zadanou sadu proměnných variables, které slouží jako prediktory. Funkce next_best určí, která proměnná by měla být v dalším kroku přidána do seznamu proměnných.

V tomto cvičení si s těmito funkcemi pohraješ, abys lépe porozuměl/a jejich účelu. Vypočítáš AUC pro danou sadu proměnných, zjistíš, která proměnná by měla být přidána jako další, a ověříš, že to skutečně vede k optimálnímu AUC.

Toto cvičení je součástí kurzu

Introduction to Predictive Analytics in Python

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Funkce auc je pro tebe připravena. Vypočítej AUC modelu, který jako prediktory používá "max_gift", "mean_gift" a "min_gift". Tyto proměnné předej jako seznam v prvním argumentu funkce auc.
Funkce next_best je pro tebe připravena. Zjisti, která proměnná by měla být přidána jako další, pokud jsou v modelu aktuálně "max_gift", "mean_gift" a "min_gift", a kandidáty na další prediktor jsou "age" a "gender_F". Prvním argumentem funkce next_best je seznam aktuálních proměnných, druhým argumentem je seznam kandidátních prediktorů.
Vypočítej AUC modelu, který jako prediktory používá "max_gift", "mean_gift", "min_gift" a "age".
Vypočítej AUC modelu, který jako prediktory používá "max_gift", "mean_gift", "min_gift" a "gender_F".

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Calculate the AUC of a model that uses "max_gift", "mean_gift" and "min_gift" as predictors
auc_current = ____([____, ____, ____], ["target"], basetable)
print(round(auc_current,4))

# Calculate which variable among "age" and "gender_F" should be added to the variables "max_gift", "mean_gift" and "min_gift"
next_variable = ____([____, ____, ____], [____, ____], ["target"], basetable)
print(next_variable)

# Calculate the AUC of a model that uses "max_gift", "mean_gift", "min_gift" and "age" as predictors
auc_current_age = ____([____, ____, ____, ____], ["target"], basetable)
print(round(auc_current_age,4))

# Calculate the AUC of a model that uses "max_gift", "mean_gift", "min_gift" and "gender_F" as predictors
auc_current_gender_F = ____([____], ["target"], basetable)
print(round(auc_current_gender_F,4))

Upravit a spustit kód