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

exercițiu

Selectarea celei mai bune variabile următoare

Metoda de selecție forward stepwise pornește cu un set gol de variabile și avansează pas cu pas, adăugând la fiecare etapă cea mai bună variabilă disponibilă. Pentru a implementa această procedură, două funcții utile au fost pregătite pentru tine.

Funcția auc calculează, pentru un set de variabile variables, AUC-ul modelului care folosește acel set ca predictori. Funcția next_best calculează ce variabilă ar trebui adăugată în pasul următor la lista de variabile.

În acest exercițiu, vei experimenta cu aceste funcții pentru a le înțelege mai bine scopul. Vei calcula AUC-ul unui set dat de variabile, vei determina ce variabilă ar trebui adăugată în continuare și vei verifica că aceasta conduce într-adevăr la un AUC optim.

Instrucțiuni

100 XP
  • Funcția auc a fost implementată pentru tine. Calculează AUC-ul unui model care folosește "max_gift", "mean_gift" și "min_gift" ca predictori. Transmite aceste variabile într-o listă ca prim argument al funcției auc.
  • Funcția next_best a fost implementată pentru tine. Calculează ce variabilă ar trebui adăugată în pasul următor, știind că "max_gift", "mean_gift" și "min_gift" se află deja în model, iar "age" și "gender_F" sunt candidații pentru următorul predictor. Primul argument al funcției next_best este o listă cu variabilele curente, iar al doilea argument este o listă cu predictorii candidați.
  • Calculează AUC-ul unui model care folosește "max_gift", "mean_gift", "min_gift" și "age" ca predictori.
  • Calculează AUC-ul unui model care folosește "max_gift", "mean_gift", "min_gift" și "gender_F" ca predictori.