Evolution का अर्थ
इस अभ्यास में आप उस वैरिएबल "donations2017min_2016" और टार्गेट के बीच संबंध की जाँच करेंगे, जिसे आपने पिछले अभ्यासों में basetable में जोड़ा था, और इसके लिए एक प्रेडिक्टर इनसाइट ग्राफ का उपयोग करेंगे.
आपकी सुविधा के लिए, प्रेडिक्टर इनसाइट ग्राफ बनाने की मेथड्स पहले से प्रोग्राम की गई हैं.
किसी basetable में लगातार मान लेने वाले (continuous) वैरिएबल variable का प्रेडिक्टर इनसाइट ग्राफ प्लॉट करने के लिए आप ये स्टेप्स फॉलो कर सकते हैं:
- वैरिएबल को
n_binsबिन्स में डिस्क्रीटाइज़ करें:
basetable["variable_disc"] = pd.qcut(basetable["variable"], n_bins)
- प्रेडिक्टर इनसाइट ग्राफ टेबल बनाएँ:
pig_table = create_pig_table(basetable, "target","variable_disc")
- इस टेबल के आधार पर प्रेडिक्टर इनसाइट ग्राफ प्लॉट करें:
plot_pig(pig_table,"variable_disc")
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
इंटरमीडिएट Predictive Analytics in Python
अभ्यास निर्देश
- evolution वैरिएबल
donations_2017_min_2016को 5 बिन्स में डिस्क्रीटाइज़ करें और इसे basetable में जोड़ें. - इस वैरिएबल के लिए प्रेडिक्टर इनसाइट ग्राफ टेबल बनाएँ.
- इस वैरिएबल का प्रेडिक्टर इनसाइट ग्राफ प्लॉट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Discretize the variable in 5 bins and add to the basetable
basetable["donations_2017_min_2016_disc"] = pd.____(____["____"], ____)
# Construct the predictor insight graph table
pig_table = ____(____, "target", "____")
# Plot the predictor insight graph
plot_pig(____, "____")