무작위 모델
이 연습 문제에서는 누적 이득 곡선의 기준선, 즉 무작위 모델의 누적 이득 곡선을 재구성해 보겠습니다.
이를 위해서는 무작위 예측을 만들어야 합니다. plot_cumulative_gain 메서드는 각 예측에 대해 두 값을 요구합니다. 타깃이 0일 확률과 1일 확률입니다. 이 두 값의 합은 1이 되어야 하므로, 예를 들어 유효한 예측 리스트는 [(0.02,0.98),(0.27,0.73),...,(0.09,0.91)]와 같습니다.
Python에서는 a와 b 사이의 난수를 다음과 같이 생성할 수 있습니다:
import random
random_value = random.uniform(a,b)
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 예측 분석 입문
연습 안내
random,matplotlib,scikitplot모듈을 임포트하세요.- 0과 1 사이의 난수로 구성된 리스트
random_predictions를 만드세요. - 리스트
random_predictions를 튜플(r,a)의 리스트로 바꾸세요. 여기서r은 원래 리스트의 값이고,a는 $r+a=1$을 만족하도록 설정합니다. - 타깃의 실제 값은
targets_test에 있습니다. 무작위 모델의 누적 이득 그래프를 표시하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import the modules
import ____
import ____ as plt
import ____ as skplt
# Generate random predictions
random_predictions = [random.uniform(____,____) for _ in range(len(targets_test))]
# Adjust random predictions
random_predictions = [(r, ____ - ____) for r in random_predictions]
# Plot the cumulative gains graph
skplt.metrics.plot_cumulative_gain(targets_test, ____)
plt.show()