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Um modelo perfeito

Neste exercício, você vai reconstruir a curva de lift de um modelo perfeito. Para isso, você precisa construir previsões perfeitas.

Lembre-se de que o método plot_lift_curve requer dois valores para o argumento de previsões: o primeiro argumento para quando o alvo for 0 e o segundo para quando o alvo for 1.

Este exercício faz parte do curso

Introdução à Análise Preditiva em Python

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Instruções do exercício

  • Construa uma lista com previsões perfeitas.
  • Os valores verdadeiros do alvo estão em targets_test. Plote a curva de lift usando as previsões perfeitas.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Generate perfect predictions
perfect_predictions = [(1-target , ____) for target in targets_test["target"]]

# Plot the lift curve
skplt.metrics.____(targets_test, ____)
plt.show()
Editar e executar o código