1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Phân tích dự đoán nâng cao với Python
Connected

Exercise

Ý nghĩa của biến tiến hóa

Trong bài tập này, bạn sẽ khảo sát mối liên hệ giữa biến "donations2017min_2016" mà bạn đã thêm vào basetable ở các bài trước và biến mục tiêu, bằng cách sử dụng predictor insight graph.

Vì sự tiện lợi của bạn, các phương thức để tạo predictor insight graph đã được lập trình sẵn.

Để vẽ predictor insight graph cho một biến liên tục variable trong basetable, bạn có thể làm theo các bước sau:

  • Rời rạc hóa biến thành n_bins khoảng:
basetable["variable_disc"] = pd.qcut(basetable["variable"], n_bins)
  • Tạo bảng cho predictor insight graph:
pig_table = create_pig_table(basetable, "target","variable_disc")
  • Vẽ predictor insight graph dựa trên bảng này:
plot_pig(pig_table,"variable_disc")

Instructions

100 XP
  • Rời rạc hóa biến tiến hóa donations_2017_min_2016 thành 5 khoảng và thêm nó vào basetable.
  • Tạo bảng predictor insight graph cho biến này.
  • Vẽ predictor insight graph của biến này.