Практический кейс с использованием кривой накопленного охвата
График накопленного охвата позволяет оценить, сколько доноров необходимо охватить, чтобы получить определённую прибыль. По сути, он показывает, какой процент всех целевых клиентов будет достигнут при обращении к определённому проценту всей популяции. Зная вознаграждение от кампании, можно легко вычислить, сколько доноров нужно охватить для получения заданной прибыли.
В этом упражнении вы рассчитаете, к скольким донорам нужно обратиться, чтобы получить прибыль в 30 000 евро.
Это упражнение является частью курса
Введение в предиктивную аналитику на Python
Инструкции к упражнению
- Постройте кривую накопленного охвата. Прогнозы хранятся в
predictions_test, а истинные значения целевой переменной — вtargets_test. - Предположим, что стоимость кампании равна 0 евро, а вознаграждение за одного целевого клиента составляет 50 евро. Укажите, сколько целевых клиентов нужно охватить, чтобы получить прибыль в 30 000 евро.
- Всего целевых клиентов 1000. Укажите, какой процент из них необходимо охватить.
- С помощью кривой накопленного охвата определите, какой процент всей популяции нужно охватить. Округлите до десятых.
- Учитывая, что популяция состоит из 10 000 доноров, укажите, сколько из них необходимо охватить.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Plot the cumulative gains
skplt.metrics.plot_cumulative_gain(____, ____)
plt.show()
# Number of targets you want to reach
number_targets_toreach = ____ / ____
perc_targets_toreach = ____ / ____
cumulative_gains = ____
number_donors_toreach = ____ * ____
print(number_donors_toreach)