ПочатиПочніть безкоштовно

Ідеальна модель

У цій вправі ви відтворите криву підйому (lift curve) для ідеальної моделі. Для цього вам потрібно побудувати ідеальні прогнози.

Згадайте, що метод plot_lift_curve очікує два значення для аргументу прогнозів: перше — для випадку, коли ціль дорівнює 0, і друге — коли ціль дорівнює 1.

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до прогностичної аналітики в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Створіть список з ідеальними прогнозами.
  • Істинні значення цілі містяться в targets_test. Побудуйте криву підйому, використовуючи ідеальні прогнози.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Generate perfect predictions
perfect_predictions = [(1-target , ____) for target in targets_test["target"]]

# Plot the lift curve
skplt.metrics.____(targets_test, ____)
plt.show()
Редагувати та запускати код