El donante con mayor probabilidad de donar
Las predicciones que resultan del modelo predictivo reflejan la probabilidad de que alguien sea objetivo. Por ejemplo, supón que construiste un modelo para predecir si un donante donará más de 50 euros en una campaña. Si la predicción para un donante concreto es 0.82, significa que hay un 82% de probabilidad de que done más de 50 euros.
En este ejercicio vas a encontrar al donante con mayor probabilidad de donar más de 50 euros.
Recuerda que puedes ordenar un DataFrame de pandas df según una columna c usando
df_sorted = df.sort_values(["c"])
y que puedes seleccionar la primera y la última fila de un DataFrame de pandas usando
first_row = df.head(1)
last_row = df.tail(1)
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción al análisis predictivo en Python
Instrucciones del ejercicio
- Las predicciones están en un DataFrame de pandas llamado
predictionsque tiene dos columnas: el ID del donante y la probabilidad de ser objetivo. Ordena estas predicciones de modo que los donantes con menor probabilidad de donar aparezcan primero. - Selecciona e imprime la fila de este DataFrame ordenado que contiene al donante que, según el modelo, es más probable que done más de 50 euros.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Sort the predictions
predictions_sorted = ____.____([____])
# Print the row of predictions_sorted that has the donor that is most likely to donate
print(____.____(____))