Konstruowanie krzywej skumulowanych zysków
Krzywa skumulowanych zysków to wykres ewaluacyjny służący do oceny wydajności modelu. Pokazuje, jaki odsetek wartości docelowych zostaje osiągnięty, gdy weźmiemy pod uwagę określony procent populacji o najwyższym prawdopodobieństwie przynależności do grupy docelowej według modelu.
Aby skonstruować tę krzywą, możesz użyć metody .plot_cumulative_gain() z modułu scikitplot oraz modułu matplotlib.pyplot. Podobnie jak w przypadku każdej metryki czy krzywej ewaluacyjnej, do zbudowania krzywej skumulowanych zysków potrzebujesz zarówno prawdziwych wartości docelowych, jak i prognoz modelu.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wprowadzenie do analizy predykcyjnej w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Zaimportuj moduł
matplotlib.pyplot. - Zaimportuj moduł
scikitplot. - Skonstruuj krzywą skumulowanych zysków, przyjmując, że model zwraca wartości zapisane w
predictions_test, a prawdziwe wartości docelowe znajdują się wtargets_test.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Import the matplotlib.pyplot module
import ____.____ as plt
# Import the scikitplot module
import ____ as skplt
# Plot the cumulative gains graph
skplt.metrics.____(targets_test, ____)
plt.show()