예측 변수 인사이트 그래프 테이블 만들기

이전 연습 문제에서는 예측 변수 인사이트 그래프 테이블의 incidence 열을 계산하는 방법을 배웠어요. 이번에는 여기에 그룹의 크기도 추가하고, 주어진 변수에 대한 예측 변수 인사이트 그래프 테이블을 반환하는 함수 형태로 모두 묶어 보겠습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 예측 분석 입문

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연습 안내

variable로 basetable을 그룹화하세요.
타깃 발생률과 그룹 크기를 계산해 예측 변수 인사이트 그래프 테이블을 만드세요.
변수 "gender"에 대해 create_pig_table 함수를 사용해 예측 변수 인사이트 그래프 테이블을 계산하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Function that creates predictor insight graph table
def create_pig_table(basetable, target, variable):
  
    # Create groups for each variable
    groups = basetable[[target,variable]].____(____)
    
    # Calculate size and target incidence for each group
    pig_table = groups[____].agg(Incidence = '____', Size = '____').reset_index()
    
    # Return the predictor insight graph table
    return pig_table

# Calculate the predictor insight graph table for the variable gender
pig_table_gender = ____(basetable, "target", ____)

# Print the result
print(pig_table_gender)

코드 편집 및 실행