Mevsimselliğin etkisi
Diyelim ki bir aday bağışçının gelecek ay bağış yapıp yapmayacağını tahmin etmek istiyorsun. Yordayıcı değişken olarak, her bağışçının önceki aydaki maksimum bağışını eklemek istiyorsun. Videoda öğrendiğin gibi, Temmuz ve Eylül'deki ortalama bağış miktarları benzer, ancak Aralık'ta bağışlar oldukça daha yüksek. Bu egzersizde, bunun modelinin performansını nasıl etkileyebileceğini göreceksin.
Lojistik regresyon modeli Temmuz ayındaki veriler üzerinde logreg içinde oluşturulup eğitildi.
Bu egzersiz
Python ile Orta Düzey Öngörüsel Analitik
kursunun bir parçasıdırUygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# AUC of model in July:
predictions = logreg.____(test_july[["age", "max_amount"]])[:,1]
auc = ____(test_july["target"], predictions)
print(auc)