Tạo dự đoán
Khi mô hình đã sẵn sàng, bạn có thể dùng nó để tạo dự đoán cho một chiến dịch. Điều quan trọng là luôn dùng thông tin mới nhất để dự đoán.
Trong bài tập này, với một mô hình logistic regression đã được huấn luyện, bạn sẽ học cách tạo dự đoán cho một basetable mới, đã cập nhật.
Mô hình logistic regression mà bạn đã xây dựng ở các bài trước đã được thêm vào và huấn luyện sẵn trong logreg.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Phân tích Dự đoán với Python
Hướng dẫn bài tập
- Dữ liệu mới nhất nằm trong
current_data. Tạo một DataFramenew_databằng cách chọn các cột liên quan từcurrent_data. - Gán vào
predictionscác dự đoán cho các quan sát trongnew_data.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Fit a logistic regression model
from sklearn import linear_model
X = basetable[["age","gender_F","time_since_last_gift"]]
y = basetable[["target"]]
logreg = linear_model.LogisticRegression()
logreg.fit(X, y)
# Create a DataFrame new_data from current_data that has only the relevant predictors
new_data = ____[[____, ____, ____]]
# Make a prediction for each observation in new_data and assign it to predictions
predictions = ____.____(____)
print(predictions[0:5])