basetable への相互作用の追加
ある非営利団体がスペインとフランスでキャンペーンを実施し、どの寄付者が寄付する可能性が高いかを知りたいとします。basetable には予測変数「age」「country_Spain」「country_France」と目的変数「target」が含まれています。
利便性のため、分割データに対する AUC を返す関数 auc が用意されています。引数は、検討する変数の集合と basetable の 2 つです。
auc(["variable_1","variable_2"], basetable)
0.51
この演習では、basetable に相互作用を追加し、それによって予測モデルの AUC が改善するかを確認します。
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
ageのみを使ったモデルの AUC と、country_Spainのみを使ったモデルの AUC を表示します。ageとcountry_Spainを使ったモデルの AUC を表示します。- 2 つの相互作用項、すなわち
age×country_Spainとage×country_Franceを basetable に追加します。 age、country_Spain、および相互作用項を使ったモデルの AUC を表示します。
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。
# Calculate AUC using age only
print(auc(["____"], basetable))
# Calculate AUC using country_Spain only
print(____(["____"], ____))
# Calculate AUC using age and country_Spain
print(____(["____", "____"], ____))
# Add interactions country_Spain x age and country_France x age
basetable["spain_age"] = ____["____"] * ____["____"]
basetable["france_age"] = ____["____"] * ____["____"]
# Calculate AUC using age, country_Spain and interactions
print(____(["____", "____", "____", "____"], ____))