BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Otel rezervasyonu veri kümesi için iş değeri hesabı

Daha önce, iptal olan rezervasyonları tahmin etme zorluğuyla tanışmıştın. Burada, müşteri menşei ülke, rezervasyon ile varış arasındaki süre, gereken otopark alanı ve seçilen otele göre rezervasyon iptallerini tahmin eden bir modelin bulunduğu gerçek Hotel Booking veri kümesiyle çalışacaksın.

Referans ve analiz kümeleri senin için yüklendi. İlk iki satır şöyle:

  country  lead_time  parking_spaces       hotel  y_pred  y_pred_proba  is_canceled  timestamp
0  FRA     120        0               City Hotel  0       0.239983      0           2016-05-01
1  ITA     120        1               City Hotel  0       0.003965      0           2016-05-01

Görevin, modelin parasal değerini ve ROC AUC performansını kontrol etmek.

Bu egzersiz

Python ile Machine Learning İzleme

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • Alt değer olarak 0 ve üst değer olarak 150.000 ile özel bir eşik başlat.
  • İzleme için iş değeri ve roc_auc metriğini belirt.
  • business_value_matrix içinde TN için 0, FP için -100, FN için -200 ve TP için 1500 ayarla.
  • İş değeri metriğine özel eşiği ata.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Custom business value thresholds
ct = ConstantThreshold(____=____, ____=____)
# Intialize the performance calculator
calc = PerformanceCalculator(problem_type='classification_binary',
			y_pred_proba='y_pred_proba',
  			timestamp_column_name="timestamp", 		
  			y_pred='y_pred',
  			y_true='is_canceled',
            chunk_period='m',
  			metrics=[____, ____],
  			business_value_matrix = [[____, ____],[____, ____]],
  			thresholds={____: ____})
calc = calc.fit(reference)
calc_res = calc.calculate(analysis)
calc_res.filter(period='analysis').plot().show()
Kodu Düzenle ve Çalıştır