1. 학습
    2. /
  2. 강의
    3. /
  3. Wprowadzenie do analizy predykcyjnej w Pythonie
Connected

연습 문제

Model losowy

W tym ćwiczeniu odtworzysz linię bazową krzywej skumulowanych zysków, czyli krzywą skumulowanych zysków dla modelu losowego.

W tym celu musisz skonstruować losowe predykcje. Metoda plot_cumulative_gain wymaga dla każdej predykcji dwóch wartości: jednej dla przypadku, gdy wartość docelowa wynosi 0, i jednej dla przypadku, gdy wynosi 1. Wartości te muszą sumować się do jedności, więc przykładowa lista predykcji mogłaby wyglądać tak: [(0.02,0.98),(0.27,0.73),...,(0.09,0.91)].

W Pythonie losową wartość z przedziału od a do b możesz wygenerować w następujący sposób:

import random
random_value = random.uniform(a,b)

지침

100 XP
  • Zaimportuj moduły random, matplotlib i scikitplot.
  • Skonstruuj listę random_predictions zawierającą losowe liczby z przedziału od 0 do 1.
  • Przekształć listę random_predictions tak, aby zawierała krotki (r,a), gdzie r to oryginalna wartość listy, a a jest takie, że \(r+a=1\).
  • Prawdziwe wartości zmiennej docelowej znajdują się w targets_test. Wyświetl wykres skumulowanych zysków dla swojego modelu losowego.