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)
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wprowadzenie do analizy predykcyjnej w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- 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.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Sort the predictions
predictions_sorted = ____.____([____])
# Print the row of predictions_sorted that has the donor that is most likely to donate
print(____.____(____))