De incidenties plotten

Het belangrijkste onderdeel van de predictor insight graph zijn de incidentiewaarden. Voor elke groep in de populatie met betrekking tot een bepaalde variabele geven de incidentiewaarden het percentage targets in die groep weer. In deze oefening schrijf je een Python-functie die, op basis van de predictor insight graph-tabel, de incidentiewaarden van een variabele plot.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Introductie tot Predictive Analytics in Python

Cursus bekijken

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# The function to plot a predictor insight graph.
def plot_incidence(pig_table,variable):
    
    # Plot the incidence line
    ____["____"].plot()
    
    # Formatting the predictor insight graph
    plt.xticks(np.arange(len(pig_table)), pig_table[variable])
    plt.xlim([-0.5, len(pig_table) - 0.5])
    plt.ylim([0, max(pig_table["Incidence"] * 2)])
    plt.ylabel("Incidence", rotation=0, rotation_mode="anchor", ha="right")
    plt.xlabel(variable)
    
    # Show the graph
    plt.show()

Code bewerken en uitvoeren