İlintili değişkenler

Modele eklenen ilk 10 değişken şunlardır:

['max_gift', 'number_gift', 'time_since_last_gift', 'mean_gift', 'income_high', 'age', 'country_USA', 'gender_F', 'income_low', 'country_UK']

Gördüğün gibi, min_gift eklenmedi. Bu, onun kötü bir değişken olduğu anlamına mı geliyor? Bunu, değişkeni tek başına bir modelde kullanıp AUC hesaplayarak test edebilirsin. min_gift'in AUC değeri, income_high'ın AUC değeriyle nasıl karşılaştırılıyor? Bunun için auc() fonksiyonunu kullanabilirsin:

auc(variables, target, basetable)

Bazen iyi bir değişken, modelde zaten bulunan bir değişkenle yüksek korelasyona sahip olduğu için eklenmeyebilir. Bunu bu değişkenler arasındaki korelasyonu hesaplayarak test edebilirsin:

import numpy
numpy.corrcoef(basetable["variable_1"],basetable["variable_2"])[0,1]

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Öngörücü Analitiğe Giriş

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

Yalnızca min_gift değişkenini kullanarak modelin AUC değerini hesapla.
Yalnızca income_high değişkenini kullanarak modelin AUC değerini hesapla.
min_gift ve mean_gift değişkenleri arasındaki korelasyonu hesapla.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

import numpy as np

# Calculate the AUC of the model using min_gift only
auc_min_gift = auc([____], ["target"], ____)
print(round(auc_min_gift,2))

# Calculate the AUC of the model using income_high only
auc_income_high = ____([____], [____], ____)
print(round(auc_income_high,2))

# Calculate the correlation between min_gift and mean_gift
correlation = np.corrcoef(basetable["____"], basetable["____"])[0,1]
print(round(correlation,2))

Kodu Düzenle ve Çalıştır