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AUC कर्व बनाना

Forward stepwise variable selection प्रक्रिया यह क्रम देती है जिसमें वैरिएबल्स को predictor सेट में सबसे बेहतर तरीके से जोड़ा जाना चाहिए। यह तय करने के लिए कि वैरिएबल्स कहाँ तक रखने हैं, आप train और test AUC कर्व बना सकते हैं। ये कर्व मॉडल में पहले, पहले दो, पहले तीन, … वैरिएबल्स का उपयोग करके train और test AUC को plot करते हैं।

इस अभ्यास में आप इन्हीं AUC कर्व को plot करना सीखेंगे। AUC मान निकालने के लिए auc_train_test मेथड पहले से आपके लिए implement की गई है और इसे इस प्रकार उपयोग किया जा सकता है:

auc_train, auc_test = auc_train_test(variables, target, train, test)

जहाँ variables लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल में उपयोग किए गए वैरिएबल्स का सेट है, target target नाम वाली list है, और train तथा test क्रमशः train और test basetable हैं.

Forward stepwise प्रक्रिया के अनुसार क्रमबद्ध वैरिएबल्स list variables में दिए गए हैं। आप इन्हें कंसोल में explore कर सकते हैं। इसके अलावा, आपके लिए तीन खाली lists भी परिभाषित की गई हैं:

  • auc_values_train, जिसमें हर iteration पर मॉडल के train AUC मान होंगे
  • auc_values_test, जिसमें हर iteration पर मॉडल के test AUC मान होंगे
  • variables_evaluate, जिसमें हर iteration पर मूल्यांकित किए गए वैरिएबल्स होंगे

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • वैरिएबल्स पर iterate करें.
  • हर iteration में, variables के अगले वैरिएबल को variables_evaluate में जोड़ें.
  • हर iteration में, auc_train_test मेथड का उपयोग करके train और test AUC की गणना करें। DataFrames train और test में क्रमशः train और test डेटा मौजूद है।
  • हर iteration में, गणना किए गए मानों को auc_values_train और auc_values_test में जोड़ें

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Keep track of train and test AUC values
auc_values_train = []
auc_values_test = []
variables_evaluate = []

# Iterate over the variables in variables
for v in ____:
  
    # Add the variable
    variables_evaluate.append(____)
    
    # Calculate the train and test AUC of this set of variables
    auc_train, auc_test = ____(____, ["target"], ____, ____)
    
    # Append the values to the lists
    auc_values_train.append(____)
    auc_values_test.append(____)
    
# Make plot of the AUC values
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array(range(0,len(auc_values_train)))
y_train = np.array(auc_values_train)
y_test = np.array(auc_values_test)
plt.xticks(x, variables, rotation = 90)
plt.plot(x,y_train)
plt.plot(x,y_test)
plt.ylim((0.6, 0.8))
plt.show()
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