Efectul sezonalității
Să presupunem că vrei să prezici dacă un donator potențial va dona luna viitoare. Ca variabilă predictivă, vrei să incluzi darul maxim al fiecărui donator din luna anterioară. Așa cum ai văzut în videoclip, suma medie a darurilor în iulie și septembrie este similară, însă darurile sunt considerabil mai mari în decembrie. În acest exercițiu, vei vedea cum poate influența acest lucru performanța modelului tău.
Modelul de regresie logistică a fost creat și antrenat pentru tine în logreg pe datele din iulie.
Acest exercițiu face parte din cursul
Analiză predictivă intermediară în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# AUC of model in July:
predictions = logreg.____(test_july[["age", "max_amount"]])[:,1]
auc = ____(test_july["target"], predictions)
print(auc)