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अगला सबसे अच्छा वैरिएबल चुनना

Forward stepwise variable selection खाली वैरिएबल सेट से शुरू होती है और चरणों में बढ़ती है, जहाँ हर चरण में अगला सबसे अच्छा वैरिएबल जोड़ा जाता है. इस प्रक्रिया को लागू करने के लिए, आपके लिए दो उपयोगी फंक्शन पहले से बनाए गए हैं.

auc फंक्शन दिए गए वैरिएबल सेट variables के लिए उस मॉडल का AUC निकालता है जो इन्हें predictors के रूप में उपयोग करता है. next_best फंक्शन बताता है कि अगला चरण में किस वैरिएबल को सूची में जोड़ना चाहिए.

इस अभ्यास में, आप इन फंक्शनों के साथ प्रयोग करेंगे ताकि इनके उद्देश्य को बेहतर समझ सकें. आप किसी दिए गए वैरिएबल सेट का AUC निकालेंगे, तय करेंगे कि अगला कौन सा वैरिएबल जोड़ना है, और जाँचेंगे कि इससे सच में optimal AUC मिलता है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स परिचय

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अभ्यास निर्देश

  • auc फंक्शन आपके लिए लागू किया गया है. उस मॉडल का AUC निकालें जो "max_gift", "mean_gift" और "min_gift" को predictors के रूप में उपयोग करता है. आपको इन वैरिएबल्स को एक list के रूप में auc फंक्शन के पहले आर्ग्युमेंट में पास करना है.
  • next_best फंक्शन आपके लिए लागू किया गया है. तय करें कि अगला कौन सा वैरिएबल जोड़ा जाना चाहिए, यह मानते हुए कि वर्तमान मॉडल में "max_gift", "mean_gift" और "min_gift" हैं, और "age" तथा "gender_F" candidate next predictors हैं. next_best फंक्शन का पहला आर्ग्युमेंट current variables की list है, जबकि दूसरा आर्ग्युमेंट candidate predictors की list है.
  • उस मॉडल का AUC निकालें जो "max_gift", "mean_gift", "min_gift" और "age" को predictors के रूप में उपयोग करता है.
  • उस मॉडल का AUC निकालें जो "max_gift", "mean_gift", "min_gift" और "gender_F" को predictors के रूप में उपयोग करता है.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Calculate the AUC of a model that uses "max_gift", "mean_gift" and "min_gift" as predictors
auc_current = ____([____, ____, ____], ["target"], basetable)
print(round(auc_current,4))

# Calculate which variable among "age" and "gender_F" should be added to the variables "max_gift", "mean_gift" and "min_gift"
next_variable = ____([____, ____, ____], [____, ____], ["target"], basetable)
print(next_variable)

# Calculate the AUC of a model that uses "max_gift", "mean_gift", "min_gift" and "age" as predictors
auc_current_age = ____([____, ____, ____, ____], ["target"], basetable)
print(round(auc_current_age,4))

# Calculate the AUC of a model that uses "max_gift", "mean_gift", "min_gift" and "gender_F" as predictors
auc_current_gender_F = ____([____], ["target"], basetable)
print(round(auc_current_gender_F,4))
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