Donateur le plus susceptible de donner
Les prédictions issues du modèle prédictif indiquent à quel point une personne est susceptible d'être une cible. Par exemple, supposons que vous avez construit un modèle pour prédire si un donateur donnera plus de 50 euros pour une campagne donnée. Si la prédiction pour un certain donateur est de 0,82, cela signifie qu'il y a 82 % de chances qu'il donne plus de 50 euros.
Dans cet exercice, vous allez trouver le donateur le plus susceptible de donner plus de 50 euros.
Rappelez-vous que vous pouvez trier un DataFrame pandas df selon une colonne c en utilisant
df_sorted = df.sort_values(["c"])
et que vous pouvez sélectionner la première et la dernière ligne d'un DataFrame pandas en utilisant
first_row = df.head(1)
last_row = df.tail(1)
Cette activité fait partie du cours
Introduction à l'analytique prédictive en Python
Instructions de l’exercice
- Les prédictions se trouvent dans un DataFrame pandas
predictionsqui comporte deux colonnes : l'identifiant du donateur et la probabilité d'être une cible. Triez ces prédictions de façon à ce que les donateurs ayant la plus faible probabilité de donner apparaissent en premier. - Sélectionnez et affichez la ligne dans ce DataFrame trié qui correspond au donateur le plus susceptible de donner plus de 50 euros selon le modèle.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Sort the predictions
predictions_sorted = ____.____([____])
# Print the row of predictions_sorted that has the donor that is most likely to donate
print(____.____(____))