1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Analiză predictivă intermediară în Python
Connected

exercițiu

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.

Instrucțiuni 1/3

undefined XP
  • 1
    • Datele de testare pentru iulie se află în test_july. Fă predicții pentru datele de testare din iulie și calculează AUC-ul.
  • 2
    • Datele de testare pentru septembrie se află în test_september. Fă predicții pentru datele de testare din septembrie și calculează AUC-ul.
  • 3
    • Datele de testare pentru decembrie se află în test_december. Fă predicții pentru datele de testare din decembrie și calculează AUC-ul.