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

Вправа

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)

Інструкції

100 XP
  • 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.