Spender mit der höchsten Spendewahrscheinlichkeit
Die Vorhersagen eines prädiktiven Modells zeigen, wie wahrscheinlich es ist, dass jemand ein Ziel ist. Angenommen, du hast ein Modell erstellt, das vorhersagt, ob ein Spender für eine bestimmte Kampagne mehr als 50 Euro spenden wird. Ist die Vorhersage für einen bestimmten Spender 0,82, bedeutet das, dass die Wahrscheinlichkeit 82 % beträgt, dass er mehr als 50 Euro spendet.
In dieser Übung findest du den Spender, der am wahrscheinlichsten mehr als 50 Euro spendet.
Erinnere dich: Du kannst einen pandas-DataFrame df nach einer bestimmten Spalte c sortieren mit
df_sorted = df.sort_values(["c"])
und du kannst die erste und letzte Zeile eines pandas-DataFrames wie folgt auswählen:
first_row = df.head(1)
last_row = df.tail(1)
Diese Übung ist Teil des Kurses
Einführung in Predictive Analytics mit Python
Anleitung zur Übung
- Die Vorhersagen stehen in einem pandas-DataFrame
predictionsmit zwei Spalten: der Spender-ID und der Wahrscheinlichkeit, Ziel zu sein. Sortiere diese Vorhersagen so, dass die Spender mit der niedrigsten Wahrscheinlichkeit zu spenden zuerst kommen. - Wähle die Zeile in diesem sortierten DataFrame aus und gib sie aus, die laut Modell den Spender mit der höchsten Wahrscheinlichkeit hat, mehr als 50 Euro zu spenden.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Sort the predictions
predictions_sorted = ____.____([____])
# Print the row of predictions_sorted that has the donor that is most likely to donate
print(____.____(____))