イベントのターゲットを計算する
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あなたはチャリティーイベントを企画しており、どの寄付者がこのイベントに参加しやすいかを予測したいと考えています。過去にも同様のイベントを実施しているため、その情報を使って予測モデルを構築できます。ここでは、このベーステーブル用に一意の寄付者IDを含むリスト population と、過去のイベントに参加した population 内の寄付者を含むリスト attend_event が与えられています。
この演習では、2列からなるベーステーブルを作成します。donor_id と target で、寄付者がイベントに参加していれば target は 1、そうでなければ 0 です。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ中級予測分析
演習の手順
populationの各寄付者につき1行、寄付者のIDを格納する1列donor_idを持つ pandas のデータフレーム（ベーステーブル）を作成します。- ターゲット列をベーステーブルに追加します。ターゲットは、寄付者がイベントに参加していれば 1、そうでなければ 0 です。
- ターゲット発生率（target が 1 の回数をベーステーブルの行数で割った値）を計算して表示します。
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。
# Basetable with one column: donor_id
basetable = pd.DataFrame(____, columns=["____"])
# Add target to the basetable
basetable["target"] = pd.Series([____ if donor_id in ____ else ____ for donor_id in basetable["donor_id"]])
# Calculate and print the target incidence
print(round(____["____"].sum() / len(____), 2))