1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Wprowadzenie do analizy predykcyjnej w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Darczyńca z największym prawdopodobieństwem wpłaty

Predykcje wynikające z modelu predykcyjnego odzwierciedlają, jak duże jest prawdopodobieństwo, że dana osoba jest targetem. Załóżmy na przykład, że zbudowano model przewidujący, czy darczyńca wpłaci ponad 50 euro w ramach określonej kampanii. Jeśli predykcja dla danego darczyńcy wynosi 0,82, oznacza to, że istnieje 82% szans na wpłatę powyżej 50 euro.

W tym ćwiczeniu znajdziesz darczyńcę, który z największym prawdopodobieństwem wpłaci ponad 50 euro.

Przypomnij sobie, że możesz posortować pandas DataFrame df według określonej kolumny c w następujący sposób:

df_sorted = df.sort_values(["c"])

oraz że możesz wybrać pierwszy i ostatni wiersz pandas DataFrame za pomocą:

first_row = df.head(1)
last_row = df.tail(1)

Instrukcje

100 XP
  • Predykcje znajdują się w pandas DataFrame predictions, który ma dwie kolumny: identyfikator darczyńcy oraz prawdopodobieństwo bycia targetem. Posortuj te predykcje tak, aby darczyńcy z najniższym prawdopodobieństwem wpłaty byli na początku.
  • Wybierz i wyświetl wiersz z tego posortowanego DataFrame'a, który odpowiada darczyńcy z największym prawdopodobieństwem wpłaty powyżej 50 euro według modelu.