टाइमलाइन उल्लंघन
टाइमलाइन की अहमियत समझाने के लिए, ऐसा उदाहरण देखें जहाँ आप टाइमलाइन का उल्लंघन करते हैं और प्रेडिक्टिव वैरिएबल्स बनाने में टार्गेट पीरियड की जानकारी इस्तेमाल करते हैं.
pandas डेटाफ़्रेम basetable में दो कॉलम हैं: "amount_2017" 2017 में दान की कुल राशि है, और "target" 1 है अगर यह राशि 30 से बड़ी है, अन्यथा 0.
एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल बनाइए जो "amount_2017" को एकल प्रेडिक्टिव वैरिएबल के रूप में लेकर टार्गेट की भविष्यवाणी करे, और AUC की गणना कीजिए.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
इंटरमीडिएट Predictive Analytics in Python
अभ्यास निर्देश
- एक डेटाफ़्रेम
Xबनाएँ जो प्रेडिक्टिव वैरिएबल रखता हो, और एक डेटाफ़्रेमyजो टार्गेट रखता हो. - लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल इस तरह फिट करें कि
y,Xसे प्रेडिक्ट हो.amount_2017को एकल प्रेडिक्टिव वैरिएबल के रूप में लेकरtargetकी भविष्यवाणी करने वाला लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल बनाएँ. Xमें मौजूद ऑब्जेक्ट्स के लिए प्रेडिक्शन्स बनाएँ.- इस मॉडल का AUC निकालने और प्रिंट करने के लिए
roc_auc_scoreफंक्शन का उपयोग करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Select the relevant predictors and the target
X = basetable[["____"]]
y = basetable[["____"]]
# Build the logistic regression model
logreg = linear_model.LogisticRegression()
logreg.____(____, ____)
# Make predictions for X
predictions = logreg.____(____)[:,1]
# Calculate and print the AUC value
auc = ____(____, ____)
print(round(auc, 2))