集計ターゲットを計算する
ある月に 50 ユーロを超えて寄付する可能性が高い寄付者を予測する、予測モデルを作りたいとします。
母集団内の各寄付者につき 1 行をすでに持つベーステーブル basetable が与えられており、列 donor_id が寄付者を表します。タイムラインに従い、2017 年 1 月に 50 ユーロを超える寄付があればターゲットは 1、そうでなければ 0 になります。
pandas のデータフレーム gifts_201701 には 2017 年 1 月のすべての寄付が含まれます。この演習では、ベーステーブルにターゲット列を追加します。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ中級予測分析
演習の手順
gifts_summedを作成し、gifts_201701の各寄付者について寄付額の合計を持たせます。- ターゲット期間に 50 ユーロを超えて寄付した寄付者のリスト
targetsを、gifts_summedから作成します。 - ターゲットをベーステーブルに追加します。
- ターゲットの発生率を計算して出力します。
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。
# Sum of donations for each donor in gifts_201701
gifts_summed = ____.groupby("____")["____"].____().reset_index()
# List with targets
targets = list(gifts_summed["id"][____["____"] > ____])
# Add targets to the basetable
basetable["target"] = pd.Series([____ if donor_id in targets else ____ for donor_id in basetable["donor_id"]])
# Calculate and print the target incidence
print(round(____["____"].____() / ____(____), 2))