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

exercițiu

Un model aleator

În acest exercițiu vei reconstrui linia de referință a curbei câștigurilor cumulative, adică curba câștigurilor cumulative a unui model aleator.

Pentru aceasta, trebuie să construiești predicții aleatoare. Metoda plot_cumulative_gain necesită două valori pentru aceste predicții: una pentru cazul în care ținta este 0 și una pentru cazul în care ținta este 1. Aceste valori trebuie să sumeze la unu, astfel că o listă validă de predicții ar putea fi, de exemplu, [(0.02,0.98),(0.27,0.73),...,(0.09,0.91)].

În Python, poți genera o valoare aleatoare între valorile a și b astfel:

import random
random_value = random.uniform(a,b)

Instrucțiuni

100 XP
  • Importă modulele random, matplotlib și scikitplot.
  • Construiește o listă random_predictions care conține numere aleatoare între 0 și 1.
  • Ajustează lista random_predictions astfel încât să conțină tupluri (r,a), unde r este valoarea originală din listă, iar a este ales astfel încât \(r+a=1\).
  • Valorile reale ale țintei se află în targets_test. Afișează graficul câștigurilor cumulative al modelului tău aleator.