Rastgele bir model
Bu egzersizde, kümülatif kazanç eğrisinin taban çizgisini, yani rastgele bir modelin kümülatif kazanç eğrisini yeniden oluşturacaksın.
Bunu yapmak için rastgele tahminler oluşturman gerekiyor. plot_cumulative_gain metodu bu tahminler için iki değer ister: hedefin 0 olması için bir değer ve hedefin 1 olması için bir değer. Bu değerlerin toplamı bir olmalı; örneğin geçerli bir tahmin listesi [(0.02,0.98),(0.27,0.73),...,(0.09,0.91)] olabilir.
Python'da a ve b değerleri arasında rastgele bir değer şöyle üretilebilir:
import random
random_value = random.uniform(a,b)
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Öngörücü Analitiğe Giriş
Egzersiz talimatları
random,matplotlibvescikitplotmodüllerini içe aktar- 0 ile 1 arasında rastgele sayılar içeren
random_predictionsadlı bir liste oluştur. random_predictionslistesini, listedeki özgün değerrve \(r+a=1\) olacak şekildeadeğerini içeren(r,a)demetleri barındıracak şekilde düzenle.- Hedefin gerçek değerleri
targets_testiçinde. Rastgele modelinin kümülatif kazanç grafiğini göster.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Import the modules
import ____
import ____ as plt
import ____ as skplt
# Generate random predictions
random_predictions = [random.uniform(____,____) for _ in range(len(targets_test))]
# Adjust random predictions
random_predictions = [(r, ____ - ____) for r in random_predictions]
# Plot the cumulative gains graph
skplt.metrics.plot_cumulative_gain(targets_test, ____)
plt.show()