Донор із найбільшою ймовірністю зробити внесок
Прогнози, отримані з предиктивної моделі, відображають, наскільки ймовірно, що хтось є цільовим об'єктом. Наприклад, припустімо, що ви побудували модель для прогнозування, чи пожертвує донор понад 50 євро для певної кампанії. Якщо прогноз для певного донора дорівнює 0,82, це означає, що є 82% імовірності, що він пожертвує понад 50 євро.
У цій вправі ви знайдете донора, який найімовірніше пожертвує понад 50 євро.
Згадайте, що ви можете відсортувати pandas-датафрейм df за певним стовпцем c, використовуючи
df_sorted = df.sort_values(["c"])
а також можете вибрати перший і останній рядок pandas-датафрейму, використовуючи
first_row = df.head(1)
last_row = df.tail(1)
Ця вправа є частиною курсу
Вступ до прогностичної аналітики в Python
Інструкції до вправи
- Прогнози збережені в pandas-датафреймі
predictions, який має два стовпці: ідентифікатор донора та ймовірність бути ціллю. Відсортуйте ці прогнози так, щоб першими були донори з найнижчою ймовірністю зробити внесок. - Виберіть і виведіть рядок у цьому відсортованому датафреймі, який відповідає донору з найбільшою ймовірністю пожертвувати понад 50 євро за моделлю.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Sort the predictions
predictions_sorted = ____.____([____])
# Print the row of predictions_sorted that has the donor that is most likely to donate
print(____.____(____))