Bir sonraki en iyi değişkeni seçme

İleri doğru adımlı değişken seçimi yöntemi, boş bir değişken kümesiyle başlar ve her adımda bir sonraki en iyi değişkenin eklendiği adımlarla ilerler. Bu prosedürü uygulaman için iki kullanışlı fonksiyon senin için hazırlandı.

auc fonksiyonu, verilen variables değişken kümesi için bu değişkenleri açıklayıcı olarak kullanan modelin AUC değerini hesaplar. next_best fonksiyonu ise değişken listesine bir sonraki adımda hangi değişkenin eklenmesi gerektiğini hesaplar.

Bu egzersizde, amaçlarını daha iyi anlamak için bu fonksiyonlarla denemeler yapacaksın. Verilen bir değişken kümesinin AUC'sini hesaplayacak, sırada hangi değişkenin eklenmesi gerektiğini bulacak ve bunun gerçekten en iyi AUC ile sonuçlandığını doğrulayacaksın.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Öngörücü Analitiğe Giriş

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

auc fonksiyonu senin için zaten yazıldı. "max_gift", "mean_gift" ve "min_gift" değişkenlerini açıklayıcı olarak kullanan modelin AUC'sini hesapla. Bu değişkenleri auc fonksiyonuna ilk argüman olarak bir liste halinde geçmelisin.
next_best fonksiyonu senin için zaten yazıldı. Modele şu anda "max_gift", "mean_gift" ve "min_gift" dahil olduğunu ve aday bir sonraki açıklayıcıların "age" ve "gender_F" olduğunu varsayarak, sırada hangi değişkenin eklenmesi gerektiğini hesapla. next_best fonksiyonunun ilk argümanı mevcut değişkenlerin listesi, ikinci argümanı ise aday açıklayıcıların listesidir.
"max_gift", "mean_gift", "min_gift" ve "age" değişkenlerini açıklayıcı olarak kullanan modelin AUC'sini hesapla.
"max_gift", "mean_gift", "min_gift" ve "gender_F" değişkenlerini açıklayıcı olarak kullanan modelin AUC'sini hesapla.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Calculate the AUC of a model that uses "max_gift", "mean_gift" and "min_gift" as predictors
auc_current = ____([____, ____, ____], ["target"], basetable)
print(round(auc_current,4))

# Calculate which variable among "age" and "gender_F" should be added to the variables "max_gift", "mean_gift" and "min_gift"
next_variable = ____([____, ____, ____], [____, ____], ["target"], basetable)
print(next_variable)

# Calculate the AUC of a model that uses "max_gift", "mean_gift", "min_gift" and "age" as predictors
auc_current_age = ____([____, ____, ____, ____], ["target"], basetable)
print(round(auc_current_age,4))

# Calculate the AUC of a model that uses "max_gift", "mean_gift", "min_gift" and "gender_F" as predictors
auc_current_gender_F = ____([____], ["target"], basetable)
print(round(auc_current_gender_F,4))

Kodu Düzenle ve Çalıştır