Les prédictions issues du modèle prédictif reflètent la probabilité qu’une personne soit une cible. Par exemple, supposez que vous avez construit un modèle pour prédire si un donateur donnera plus de 50 euros pour une certaine campagne. Si la prédiction pour un 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 avec

df_sorted = df.sort_values(["c"])

et que vous pouvez sélectionner la première et la dernière ligne d’un DataFrame pandas avec

first_row = df.head(1)
last_row = df.tail(1)

Introduction et structure de la table de base

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