İleri adımlı (forward stepwise) değişken seçimi yöntemi, değişkenlerin kestirim kümesine en iyi şekilde ekleneceği sırayı verir. Hangi noktada değişkenleri kesmen gerektiğine karar vermek için eğitim ve test AUC eğrilerini çizebilirsin. Bu eğriler, modelde ilk, ilk iki, ilk üç, … değişken kullanılarak eğitim ve test AUC değerlerini gösterir.

Bu egzersizde bu AUC eğrilerini çizmeyi öğreneceksin. AUC değerlerini hesaplayan auc_train_test yöntemi senin için uygulandı ve şu şekilde kullanılabilir:

auc_train, auc_test = auc_train_test(variables, target, train, test)

Burada variables, lojistik regresyon modelinde kullanılan değişkenler kümesini; target, hedef adını içeren bir listeyi; train ve test ise sırasıyla eğitim ve test temel tablolarını (basetable) ifade eder.

İleri adımlı yönteme göre sıralanmış değişkenler variables listesinde verilmiştir. Konsolda inceleyebilirsin. Ayrıca, senin için üç boş liste tanımlandı:

Her yinelemede modelin eğitim AUC değerlerini tutacak auc_values_train
Her yinelemede modelin test AUC değerlerini tutacak auc_values_test
Her yinelemede değerlendirilen değişkenleri tutacak variables_evaluate

Eşiğe karar verme

Python ile Öngörücü Analitiğe Giriş

Uygulamalı etkileşimli egzersiz