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  3. Introduction à l'analytique prédictive en Python
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Exercise

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)

Instructions

100 XP
  • Les prédictions se trouvent dans un DataFrame pandas predictions qui 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.