계절성의 영향
다음 달에 잠재 기부자가 기부할지를 예측하려고 한다고 가정해 보세요. 예측 변수로는 전월 각 기부자의 최대 기부 금액을 포함하려고 합니다. 영상에서 배운 것처럼 7월과 9월의 평균 기부 금액은 비슷하지만, 12월에는 기부 금액이 꽤 더 높습니다. 이 연습에서는 이러한 차이가 모델 성능에 어떤 영향을 미치는지 살펴보겠습니다.
로지스틱 회귀 모델은 7월 데이터로 이미 생성 및 적합되어 있으며, logreg에 저장되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python 중급 예측 분석
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# AUC of model in July:
predictions = logreg.____(test_july[["age", "max_amount"]])[:,1]
auc = ____(test_july["target"], predictions)
print(auc)