Target वैरिएबल परिभाषित करें
यहाँ, आप pandas की एक पिवट टेबल बनाएँगे जिसमें पंक्तियों में customers, कॉलम्स में invoice months, और वैल्यूज़ में invoice काउंट होगा। आप पिछले महीने की वैल्यू को target वैरिएबल के तौर पर इस्तेमाल करेंगे। बाकी वैरिएबल्स को मॉडल में तथाकथित lagged features के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है। आप उन्हें अभी उपयोग नहीं करेंगे, लेकिन हम प्रोत्साहित करते हैं कि आप जाँचें कि क्या इन वैरिएबल्स को जोड़ने से आपके मॉडल का परफॉर्मेंस आने वाले अभ्यासों में दिखने वाले स्तर से बेहतर होता है।
pandas और numpy लाइब्रेरीज़ क्रमशः pd और np के रूप में लोड की गई हैं। online डेटासेट आपके लिए इम्पोर्ट किया गया है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में मार्केटिंग के लिए मशीन लर्निंग
अभ्यास निर्देश
pivot_table()फंक्शन का उपयोग करके invoices की गिनती वाली पिवट टेबल बनाएँ।- November 2011 की sales डेटा का कॉलम नाम एक लिस्ट के रूप में स्टोर करें।
- Target वैल्यू को
Yके रूप में स्टोर करें।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Build a pivot table counting invoices for each customer monthly
cust_month_tx = pd.___(data=online, values='___',
index=['___'], columns=['___'],
aggfunc=pd.Series.nunique, fill_value=0)
# Store November 2011 data column name as a list
target = ['2011-___']
# Store target value as `Y`
Y = cust_month_tx[___]