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Un modelo perfecto

En este ejercicio vas a reconstruir la curva de lift de un modelo perfecto. Para ello, tienes que construir predicciones perfectas.

Recuerda que el método plot_lift_curve requiere dos valores para el argumento de predicciones: el primer valor para cuando el target es 0 y el segundo para cuando el target es 1.

Este ejercicio forma parte del curso

Introducción al análisis predictivo en Python

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Instrucciones del ejercicio

  • Construye una lista que contenga predicciones perfectas.
  • Los valores verdaderos del target están en targets_test. Traza la curva de lift usando las predicciones perfectas.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

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

# Plot the lift curve
skplt.metrics.____(targets_test, ____)
plt.show()
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