Значення еволюції

У цій вправі ви дослідите зв'язок між змінною "donations2017min_2016", яку ви додали до basetable у попередніх вправах, і цільовою змінною, використовуючи графік огляду предиктора.

Для зручності методи створення графіка огляду предиктора вже запрограмовано.

Щоб побудувати графік огляду предиктора для неперервної змінної variable у basetable, виконайте такі кроки:

Дискретизуйте змінну на n_bins інтервалів:

basetable["variable_disc"] = pd.qcut(basetable["variable"], n_bins)

Побудуйте таблицю для графіка огляду предиктора:

pig_table = create_pig_table(basetable, "target","variable_disc")

Побудуйте графік огляду предиктора на основі цієї таблиці:

plot_pig(pig_table,"variable_disc")

Ця вправа є частиною курсу

Середній рівень Predictive Analytics у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Дискретизуйте змінну еволюції donations_2017_min_2016 на 5 інтервалів і додайте її до базової таблиці.
Створіть таблицю для графіка огляду предиктора для цієї змінної.
Побудуйте графік огляду предиктора для цієї змінної.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Discretize the variable in 5 bins and add to the basetable
basetable["donations_2017_min_2016_disc"] = pd.____(____["____"], ____)

# Construct the predictor insight graph table
pig_table = ____(____, "target", "____")

# Plot the predictor insight graph
plot_pig(____, "____")

Редагувати та запускати код