Tahmin yapma
Modelin hazır olduğunda, onu bir kampanya için tahmin üretmekte kullanabilirsin. Tahmin yaparken her zaman en güncel bilgileri kullanmak önemlidir.
Bu egzersizde, uydurulmuş bir lojistik regresyon modeli verildiğinde, yeni ve güncellenmiş bir temel tablo için nasıl tahmin yapacağını öğreneceksin.
Önceki egzersizlerde oluşturduğun lojistik regresyon modeli logreg içinde senin için eklendi ve uyduruldu.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Öngörücü Analitiğe Giriş
Egzersiz talimatları
- En güncel veri
current_dataiçinde.current_dataiçinden ilgili sütunları seçereknew_dataadlı bir veri çerçevesi oluştur. new_dataiçindeki gözlemler için tahminleripredictionsdeğişkenine ata.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Fit a logistic regression model
from sklearn import linear_model
X = basetable[["age","gender_F","time_since_last_gift"]]
y = basetable[["target"]]
logreg = linear_model.LogisticRegression()
logreg.fit(X, y)
# Create a DataFrame new_data from current_data that has only the relevant predictors
new_data = ____[[____, ____, ____]]
# Make a prediction for each observation in new_data and assign it to predictions
predictions = ____.____(____)
print(predictions[0:5])