Realizarea predicțiilor

Odată ce modelul tău este gata, îl poți folosi pentru a face predicții pentru o campanie. Este important să folosești întotdeauna cele mai recente informații atunci când faci predicții.

În acest exercițiu vei învăța cum să realizezi predicții pentru un tabel de bază nou și actualizat, pornind de la un model de regresie logistică deja antrenat.

Modelul de regresie logistică pe care l-ai construit în exercițiile anterioare a fost adăugat și antrenat pentru tine în logreg.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în analitica predictivă în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Cele mai recente date se află în current_data. Creează un DataFrame new_data care selectează coloanele relevante din current_data.
Atribuie variabilei predictions predicțiile pentru observațiile din new_data.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Fit a logistic regression model
from sklearn import linear_model
X = basetable[["age","gender_F","time_since_last_gift"]]
y = basetable[["target"]]
logreg = linear_model.LogisticRegression()
logreg.fit(X, y)

# Create a DataFrame new_data from current_data that has only the relevant predictors 
new_data = ____[[____, ____, ____]]

# Make a prediction for each observation in new_data and assign it to predictions
predictions = ____.____(____)
print(predictions[0:5])

Editează și rulează codul