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
Einführung in Predictive Analytics mit Python
Anleitung zur Übung
- Erstelle eine Liste mit perfekten Vorhersagen.
- Die wahren Zielwerte stehen in
targets_test. Zeichne die Lift-Kurve mit den perfekten Vorhersagen.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Generate perfect predictions
perfect_predictions = [(1-target , ____) for target in targets_test["target"]]
# Plot the lift curve
skplt.metrics.____(targets_test, ____)
plt.show()