Donateur le plus susceptible de donner

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)

Cet exercice fait partie du cours

Introduction à l’analytique prédictive en Python

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Instructions

Les prédictions se trouvent dans un DataFrame pandas predictions qui comporte deux colonnes : l’identifiant du donateur et la probabilité d’être cible. Triez ces prédictions de façon à placer en premier les donateurs ayant la probabilité de don la plus faible.
Sélectionnez et affichez la ligne, dans ce DataFrame trié, correspondant au donateur le plus susceptible de donner plus de 50 euros selon le modèle.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Sort the predictions
predictions_sorted = ____.____([____])

# Print the row of predictions_sorted that has the donor that is most likely to donate
print(____.____(____))

Modifier et exécuter le code