Donor die het meest waarschijnlijk doneert
De voorspellingen van het predictieve model geven aan hoe waarschijnlijk het is dat iemand een target is. Stel bijvoorbeeld dat je een model hebt gebouwd om te voorspellen of een donor meer dan 50 euro zal doneren voor een bepaalde campagne. Als de voorspelling voor een bepaalde donor 0,82 is, betekent dit dat er 82% kans is dat hij meer dan 50 euro zal doneren.
In deze oefening ga je de donor vinden die het meest waarschijnlijk meer dan 50 euro doneert.
Onthoud dat je een pandas DataFrame df kunt sorteren op een bepaalde kolom c met
df_sorted = df.sort_values(["c"])
en dat je de eerste en laatste rij van een pandas DataFrame kunt selecteren met
first_row = df.head(1)
last_row = df.tail(1)
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Introductie tot Predictive Analytics in Python
Oefeninstructies
- De voorspellingen staan in een pandas DataFrame
predictionsmet twee kolommen: het donor-ID en de kans om target te zijn. Sorteer deze voorspellingen zodat de donors met de laagste kans om te doneren eerst staan. - Selecteer en print de rij in deze gesorteerde DataFrame met de donor die volgens het model het meest waarschijnlijk meer dan 50 euro doneert.
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Sort the predictions
predictions_sorted = ____.____([____])
# Print the row of predictions_sorted that has the donor that is most likely to donate
print(____.____(____))