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Calcul de la valeur métier pour le jeu de données des réservations d’hôtel

Vous avez déjà découvert le défi de prédire les annulations de réservation. Ici, vous allez travailler avec le jeu de données réel Hotel Booking, où un modèle prédit les annulations en fonction du pays d’origine du client, du délai entre la réservation et l’arrivée, des places de parking requises et de l’hôtel choisi.

Les jeux 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 objectif est de vérifier la valeur monétaire du modèle et ses performances ROC AUC.

Cet exercice fait partie du cours

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Instructions

  • Initialisez un seuil personnalisé avec 0 comme valeur basse et 150 000 comme valeur haute.
  • Indiquez les indicateurs business_value et roc_auc pour le monitoring.
  • Définissez TN à 0, FP à -100, FN à -200 et TP à 1500 dans business_value_matrix.
  • Associez le seuil personnalisé à l’indicateur de valeur métier.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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