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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

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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)
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