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ホテル予約データセットでのビジネス価値の計算

これまでに、予約キャンセルを予測する課題を見てきました。ここでは、実際の Hotel Booking データセットを使い、顧客の出身国、予約から到着までの期間、必要な駐車スペース数、選択したホテルに基づいて、キャンセルを予測するモデルを扱います。

参照データと分析データはすでに読み込まれています。先頭2行は次のとおりです。

  country  lead_time  parking_spaces       hotel  y_pred  y_pred_proba  is_canceled  timestamp
0  FRA     120        0               City Hotel  0       0.239983      0           2016-05-01
1  ITA     120        1               City Hotel  0       0.003965      0           2016-05-01

あなたのタスクは、モデルの金銭的価値と ROC AUC のパフォーマンスを確認することです。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶ機械学習のモニタリング

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演習の手順

  • 下限を 0、上限を 150,000 に設定してカスタムしきい値を初期化します。
  • 監視するメトリックとして business value と roc_auc を指定します。
  • business_value_matrix で TN を 0、FP を -100、FN を -200、TP を 1500 に設定します。
  • ビジネス価値のメトリックにカスタムしきい値を割り当てます。

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。

# Custom business value thresholds
ct = ConstantThreshold(____=____, ____=____)
# Intialize the performance calculator
calc = PerformanceCalculator(problem_type='classification_binary',
			y_pred_proba='y_pred_proba',
  			timestamp_column_name="timestamp", 		
  			y_pred='y_pred',
  			y_true='is_canceled',
            chunk_period='m',
  			metrics=[____, ____],
  			business_value_matrix = [[____, ____],[____, ____]],
  			thresholds={____: ____})
calc = calc.fit(reference)
calc_res = calc.calculate(analysis)
calc_res.filter(period='analysis').plot().show()
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