เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

โมเดลที่สมบูรณ์แบบ

ในแบบฝึกหัดนี้ จะสร้าง lift curve ของโมเดลที่สมบูรณ์แบบขึ้นมาใหม่ โดยต้องสร้างค่าพยากรณ์ที่สมบูรณ์แบบก่อน

จำไว้ว่าเมธอด plot_lift_curve ต้องการค่า 2 ค่าสำหรับอาร์กิวเมนต์ predictions ได้แก่ ค่าแรกสำหรับ target ที่เป็น 0 และค่าที่สองสำหรับ target ที่เป็น 1

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์เบื้องต้นด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • สร้าง list ที่เก็บค่าพยากรณ์ที่สมบูรณ์แบบ
  • ค่าจริงของ target อยู่ใน targets_test จากนั้นพล็อต lift curve โดยใช้ค่าพยากรณ์ที่สมบูรณ์แบบที่สร้างไว้

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Generate perfect predictions
perfect_predictions = [(1-target , ____) for target in targets_test["target"]]

# Plot the lift curve
skplt.metrics.____(targets_test, ____)
plt.show()
แก้ไขและรันโค้ด