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Ein perfektes Modell

In dieser Übung rekonstruierst du die Lift-Kurve eines perfekten Modells. Dafür musst du perfekte Vorhersagen erzeugen.

Denke daran, dass die Methode plot_lift_curve zwei Werte für das Vorhersageargument erwartet: das erste Argument für das Ziel 0 und das zweite für das Ziel 1.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Einführung in Predictive Analytics mit Python</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Erstelle eine Liste mit perfekten Vorhersagen.
  • Die wahren Zielwerte stehen in targets_test. Zeichne die Lift-Kurve mit den perfekten Vorhersagen.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Generate perfect predictions
perfect_predictions = [(1-target , ____) for target in targets_test["target"]]

# Plot the lift curve
skplt.metrics.____(targets_test, ____)
plt.show()
Code bearbeiten und ausführen