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Cálculo del valor de negocio para el conjunto de datos de reservas de hotel

Antes viste el reto de predecir cancelaciones de reservas. Aquí trabajarás con el conjunto de datos real de Hotel Booking, donde un modelo predice cancelaciones basándose en el país de origen del cliente, el tiempo entre la reserva y la llegada, las plazas de aparcamiento requeridas y el hotel elegido.

Ya tienes cargados los conjuntos de referencia y de análisis. Estas son las dos primeras filas:

  country  lead_time  parking_spaces       hotel  y_pred  y_pred_proba  is_canceled  timestamp
0  FRA     120        0               City Hotel  0       0.239983      0           2016-05-01
1  ITA     120        1               City Hotel  0       0.003965      0           2016-05-01

Tu tarea es comprobar el valor monetario del modelo y su rendimiento ROC AUC.

Este ejercicio forma parte del curso

Monitorización de Machine Learning en Python

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Instrucciones del ejercicio

  • Inicializa un umbral personalizado con 0 como valor inferior y 150000 como valor superior.
  • Especifica las métricas business_value y roc_auc para el monitoreo.
  • Define TN como 0, FP como -100, FN como -200 y TP como 1500 en business_value_matrix.
  • Asigna el umbral personalizado a la métrica de valor de negocio.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Custom business value thresholds
ct = ConstantThreshold(____=____, ____=____)
# Intialize the performance calculator
calc = PerformanceCalculator(problem_type='classification_binary',
			y_pred_proba='y_pred_proba',
  			timestamp_column_name="timestamp", 		
  			y_pred='y_pred',
  			y_true='is_canceled',
            chunk_period='m',
  			metrics=[____, ____],
  			business_value_matrix = [[____, ____],[____, ____]],
  			thresholds={____: ____})
calc = calc.fit(reference)
calc_res = calc.calculate(analysis)
calc_res.filter(period='analysis').plot().show()
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