การคำนวณมูลค่าทางธุรกิจสำหรับชุดข้อมูลการจองโรงแรม
ก่อนหน้านี้ได้แนะนำโจทย์การพยากรณ์การยกเลิกการจองไปแล้ว ในแบบฝึกหัดนี้จะได้ทำงานกับชุดข้อมูลการจองโรงแรมจริง โดยโมเดลจะพยากรณ์การยกเลิกการจองจากประเทศของลูกค้า ระยะเวลาระหว่างการจองกับวันเข้าพัก จำนวนที่จอดรถที่ต้องการ และประเภทโรงแรมที่เลือก
ชุดข้อมูล reference และ analysis ได้โหลดไว้ให้แล้ว ต่อไปนี้คือ 2 แถวแรก:
country lead_time parking_spaces hotel y_pred y_pred_proba is_canceled timestamp
0 FRA 120 0 City Hotel 0 0.239983 0 2016-05-01
1 ITA 120 1 City Hotel 0 0.003965 0 2016-05-01
งานของคุณคือตรวจสอบมูลค่าเชิงการเงินของโมเดลและประสิทธิภาพ ROC AUC
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การติดตามตรวจสอบ Machine Learning ด้วย Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- กำหนด custom threshold โดยตั้งค่า lower เป็น 0 และ upper เป็น 150,000
- ระบุเมตริก business value และ
roc_aucสำหรับการมอนิเตอร์ - ตั้งค่า
TNเป็น 0,FPเป็น -100,FNเป็น -200 และTPเป็น 1500 ในbusiness_value_matrix - กำหนด custom threshold ให้กับเมตริก business value
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Custom business value thresholds
ct = ConstantThreshold(____=____, ____=____)
# Intialize the performance calculator
calc = PerformanceCalculator(problem_type='classification_binary',
y_pred_proba='y_pred_proba',
timestamp_column_name="timestamp",
y_pred='y_pred',
y_true='is_canceled',
chunk_period='m',
metrics=[____, ____],
business_value_matrix = [[____, ____],[____, ____]],
thresholds={____: ____})
calc = calc.fit(reference)
calc_res = calc.calculate(analysis)
calc_res.filter(period='analysis').plot().show()