El efecto de la estacionalidad
Supón que quieres predecir si una persona candidata a donante hará una donación el mes que viene. Como variable predictora, quieres incluir el regalo máximo de cada donante en el mes anterior. Como viste en el vídeo, el importe medio de los regalos en julio y septiembre es similar, pero en diciembre los regalos son bastante más altos. En este ejercicio verás cómo esto puede influir en el rendimiento de tu modelo.
El modelo de regresión logística ya está creado y ajustado para ti en logreg con los datos de julio.
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis predictivo intermedio en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# AUC of model in July:
predictions = logreg.____(test_july[["age", "max_amount"]])[:,1]
auc = ____(test_july["target"], predictions)
print(auc)