Mettre le tout ensemble
Dans les exercices précédents, vous avez défini une fonction create_pig_table qui, à partir d’une basetable et d’un prédicteur, crée une table de predictor insight graph pour ce prédicteur :
pig_table = create_pig_table(basetable,target,variable)
Ensuite, vous avez écrit une fonction plot_pig qui trace le predictor insight graph à partir de cette table :
plot_pig(pig_table, variable)
Souvent, vous souhaitez produire plusieurs predictor insight graphs d’un coup. Dans cet exercice, vous allez apprendre à le faire automatiquement à l’aide d’une boucle for.
Cet exercice fait partie du cours
Introduction à l’analytique prédictive en Python
Instructions
- Pour chaque variable de
variables, créez une table de predictor insight graph. La basetable est chargée dansbasetable. - Pour chaque variable de
variables, tracez le predictor insight graph.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Variables you want to make predictor insight graph tables for
variables = ["income","gender","disc_mean_gift","disc_time_since_last_gift"]
# Loop through the variables
for variable in variables:
# Create the predictor insight graph table
pig_table = ____(____, "target", variable)
# Plot the predictor insight graph
____(____, variable)