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演習

リフト曲線を使ったビジネスケース

動画では、キャンペーンの利益を計算するメソッドを実装しました。

profit = profit(perc_targets, perc_selected, population_size, campaign_cost, campaign_reward)

このメソッドでは、perc_targets はキャンペーンで選択するグループにおけるターゲットの割合、perc_selected はキャンペーンで選択される人数の割合、population_size は母集団の総人数、campaign_cost は 1 人にアプローチするコスト、campaign_reward はターゲットにアプローチしたときのリワードです。

この演習では、すべての寄付者にアプローチする場合と、寄付者の上位 40% にアプローチする場合の利益を比較し、特定のケースでモデルを使うことが有効かどうかを確認します。

指示

100 XP
  • リフト曲線をプロットします。予測値は predictions_test、真のターゲット値は targets_test にあります。
  • 40% 時点のリフト値を読み取り、入力します。
  • キャンペーンに関する情報はスクリプトに用意されています。母集団全体にアプローチした場合の利益を計算します。
  • 上位 40% にアプローチした場合の利益を計算します。