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演習

タイムライン違反

タイムラインの重要性を示すために、タイムラインに反してターゲット期間の情報を使って予測変数を作る例を考えてみましょう。

pandas のデータフレーム basetable には 2 つの列があります。"amount_2017" は 2017 年の寄付総額、"target" はこの金額が 30 を超える場合は 1、そうでない場合は 0 です。

"amount_2017" を単一の予測変数として使ってターゲットを予測するロジスティック回帰モデルを構築し、AUC を計算してください。

指示

100 XP
  • 予測変数を含むデータフレーム X と、ターゲットを含むデータフレーム y を作成します。
  • X から y を予測するようにロジスティック回帰モデルを学習させます。 amount_2017 を単一の予測変数として用い、target を予測するロジスティック回帰モデルを構築します。
  • X の各オブジェクトに対して予測を行います。
  • roc_auc_score 関数を使って、このモデルの AUC を計算して出力します。