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

แบบฝึกหัด

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.

คำแนะนำ

100 XP
  • 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".