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  3. Pythonで学ぶ予測分析入門
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अभ्यास

ランダムモデル

この演習では、累積ゲイン曲線のベースライン、つまりランダムモデルの累積ゲイン曲線を再現します。

そのために、ランダムな予測を作成します。plot_cumulative_gain メソッドは、各予測についてターゲットが 0 の確率と 1 の確率の2つの値を必要とします。これらは合計で 1 になる必要があるため、有効な予測のリストは [(0.02,0.98),(0.27,0.73),...,(0.09,0.91)] のようになります。

Python では、a と b の間の乱数を次のように生成できます。

import random
random_value = random.uniform(a,b)

निर्देश

100 XP
  • random、matplotlib、scikitplot モジュールをインポートします。
  • 0〜1の乱数を含むリスト random_predictions を作成します。
  • リスト random_predictions を、各要素が (r,a) のタプル（元の値を r とし、\(r+a=1\) を満たす a）になるように整形します。
  • 正解ラベルは targets_test にあります。作成したランダムモデルの累積ゲイン曲線を表示します。