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  3. Python으로 배우는 예측 분석 입문
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연습 문제

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)

지침

100 XP
  • random, matplotlib, scikitplot 모듈을 임포트하세요.
  • 0과 1 사이의 난수로 구성된 리스트 random_predictions를 만드세요.
  • 리스트 random_predictions를 튜플 (r,a)의 리스트로 바꾸세요. 여기서 r은 원래 리스트의 값이고, a는 $r+a=1$을 만족하도록 설정합니다.
  • 타깃의 실제 값은 targets_test에 있습니다. 무작위 모델의 누적 이득 그래프를 표시하세요.