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Calcul de la valeur commerciale pour l'ensemble de réservations d'hôtel

Plus tôt, vous avez été présenté au défi de prédire les annulations de réservations. Ici, vous allez travailler avec l'ensemble de données réel Hotel Booking, où un modèle prédit les annulations en fonction du pays d'origine de la clientèle, du délai entre la réservation et l'arrivée, des espaces de stationnement requis et de l'hôtel choisi.

Les ensembles de référence et d'analyse ont déjà été chargés pour vous. Voici les deux premières lignes :

  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

Votre tâche est de vérifier la valeur monétaire du modèle et sa performance ROC AUC.

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Instructions de l’exercice

  • Initialisez un seuil personnalisé avec 0 comme valeur inférieure et 150 000 comme valeur supérieure.
  • Indiquez la valeur commerciale et la mesure roc_auc pour la surveillance.
  • Définissez TN à 0, FP à -100, FN à -200 et TP à 1500 dans business_value_matrix.
  • Attribuez le seuil personnalisé à la mesure de valeur commerciale.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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()
Modifier et exécuter le code