Calculer une cible d’événement

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

Cet exercice fait partie du cours

Analytique prédictive intermédiaire en Python

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Instructions

Construisez un dataframe pandas, la basetable, avec une ligne par donateur dans population et une colonne donor_id contenant l’identifiant du donateur.
Ajoutez la cible comme colonne à la basetable. 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 basetable.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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))

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