Juntando tudo

Nos exercícios anteriores, você definiu a função create_pig_table que, dada uma basetable e um preditor, cria uma tabela de predictor insight graph para esse preditor:

pig_table = create_pig_table(basetable,target,variable)

Em seguida, você escreveu a função plot_pig que plota o predictor insight graph com base nessa tabela:

plot_pig(pig_table, variable)

Muitas vezes, você vai querer criar vários predictor insight graphs de uma vez. Neste exercício, você vai aprender a fazer isso automaticamente usando um laço for.

Este exercício faz parte do curso

Introdução à Análise Preditiva em Python

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Instruções do exercício

Para cada variável em variables, crie uma tabela de predictor insight graph. A basetable está carregada em basetable.
Para cada variável em variables, plote o predictor insight graph.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Variables you want to make predictor insight graph tables for
variables = ["income","gender","disc_mean_gift","disc_time_since_last_gift"]

# Loop through the variables
for variable in variables: 
    
    # Create the predictor insight graph table
    pig_table = ____(____, "target", variable)
    
    # Plot the predictor insight graph
    ____(____, variable)

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