1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Вступ до прогностичної аналітики в Python
Connected

Вправа

Вибір наступної найкращої змінної

Метод покрокового висхідного відбору змінних починає з порожнього набору змінних і рухається кроками, на кожному з яких додається наступна найкраща змінна. Щоб реалізувати цю процедуру, для вас уже підготовлено дві зручні функції.

Функція auc обчислює для заданого набору змінних variables значення AUC моделі, що використовує цей набір як предиктори. Функція next_best визначає, яку змінну слід додати на наступному кроці до списку змінних.

У цій вправі ви попрактикуєтеся з цими функціями, щоб краще зрозуміти їх призначення. Ви обчислите AUC для заданого набору змінних, визначите, яку змінну додати далі, і перевірите, що це справді дає оптимальний AUC.

Інструкції

100 XP
  • Функцію auc уже реалізовано. Обчисліть AUC моделі, яка використовує "max_gift", "mean_gift" і "min_gift" як предиктори. Передайте ці змінні списком як перший аргумент функції auc.
  • Функцію next_best уже реалізовано. Визначте, яку змінну слід додати далі, якщо зараз у моделі є "max_gift", "mean_gift" і "min_gift", а кандидатами на додавання є "age" та "gender_F". Перший аргумент next_best — це список наявних змінних, а другий — список кандидатів-предикторів.
  • Обчисліть AUC моделі, що використовує "max_gift", "mean_gift", "min_gift" і "age" як предиктори.
  • Обчисліть AUC моделі, що використовує "max_gift", "mean_gift", "min_gift" і "gender_F" як предиктори.