季節性の影響
来月、ある候補の寄付者が寄付するかどうかを予測したいとします。予測変数として、前月における各寄付者の最大寄付額を含めたいと考えています。動画で学んだように、7月と9月の平均寄付額は似ていますが、12月はかなり高くなります。この演習では、これがモデルの性能にどのように影響するかを確認します。
ロジスティック回帰モデルは、7月のデータに対して作成・学習済みで、logreg に入っています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ中級予測分析
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# AUC of model in July:
predictions = logreg.____(test_july[["age", "max_amount"]])[:,1]
auc = ____(test_july["target"], predictions)
print(auc)