1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Introducere în analitica predictivă în Python
Connected

exercițiu

Studiu de caz folosind curba lift

În lecția video ai învățat să implementezi o metodă care calculează profitul unei campanii:

profit = profit(perc_targets, perc_selected, population_size, campaign_cost, campaign_reward)

În această metodă, perc_targets reprezintă procentul de ținte din grupul selectat pentru campanie, perc_selected – procentul de persoane selectate pentru campanie, population_size – dimensiunea totală a populației, campaign_cost – costul adresării unei singure persoane în cadrul campaniei, iar campaign_reward – recompensa obținută pentru adresarea unei ținte.

În acest exercițiu vei determina, pentru un caz specific, dacă este util să folosești un model, comparând profitul obținut când adresezi toți donatorii față de cel obținut când adresezi primii 40% dintre donatori.

Instrucțiuni

100 XP
  • Trasează curba lift. Predicțiile se află în predictions_test, iar valorile reale ale țintei în targets_test.
  • Citește valoarea lift la 40% și introdu-o în cod.
  • Informațiile despre campanie sunt deja completate în script. Calculează profitul obținut când adresezi întreaga populație.
  • Calculează profitul obținut când adresezi primii 40%.