Calculer une cible d'événement

======= Vous organisez un événement caritatif et vous souhaitez prédire quels donateurs sont les plus susceptibles d'y assister. Vous avez organisé un événement similaire par le passé, ce qui vous permet d'utiliser ces informations pour construire un modèle prédictif. On vous fournit une liste population contenant les identifiants uniques des donateurs pour cette table de base et une liste attend_event avec les donateurs de la population qui ont assisté à l'événement précédent. Dans cet exercice, vous allez construire une table de base avec deux colonnes : donor_id et target, où target vaut 1 si le donateur a assisté à l'événement et 0 sinon.

Cette activité fait partie du cours

Analytique prédictive intermédiaire en Python

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Instructions de l’exercice

Construisez un dataframe pandas, nommé basetable, qui contient une ligne par donateur dans population et une colonne donor_id avec l'identifiant du donateur.
Ajoutez la cible comme colonne dans la table de base. La cible vaut 1 si le donateur a assisté à l'événement et 0 sinon.
Calculez et affichez l'incidence de la cible, c'est-à-dire le nombre de fois où la cible vaut 1 divisé par le nombre de lignes de la table de base.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Basetable with one column: donor_id
basetable = pd.DataFrame(____, columns=["____"])

# Add target to the basetable
basetable["target"] = pd.Series([____ if donor_id in ____ else ____ for donor_id in basetable["donor_id"]])

# Calculate and print the target incidence
print(round(____["____"].sum() / len(____), 2))

Modifier et exécuter le code