Một mô hình ngẫu nhiên
Trong bài tập này, bạn sẽ dựng lại đường chuẩn của đường cong lũy tích lợi ích (cumulative gains), tức là đường cong lũy tích của một mô hình ngẫu nhiên.
Để làm vậy, bạn cần tạo các dự đoán ngẫu nhiên. Phương thức plot_cumulative_gain yêu cầu hai giá trị cho mỗi dự đoán: một cho trường hợp target bằng 0 và một cho trường hợp target bằng 1. Hai giá trị này phải có tổng bằng 1, nên một danh sách dự đoán hợp lệ có thể là [(0.02,0.98),(0.27,0.73),...,(0.09,0.91)].
Trong Python, bạn có thể tạo một giá trị ngẫu nhiên trong khoảng từ a đến b như sau:
import random
random_value = random.uniform(a,b)
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Phân tích Dự đoán với Python
Hướng dẫn bài tập
- Import các module
random,matplotlibvàscikitplot - Tạo danh sách
random_predictionschứa các số ngẫu nhiên trong khoảng từ 0 đến 1. - Điều chỉnh danh sách
random_predictionsđể mỗi phần tử là một tuple(r,a)vớirlà giá trị gốc của danh sách vàasao cho \(r+a=1\). - Giá trị thật của target nằm trong
targets_test. Hãy hiển thị biểu đồ cumulative gains của mô hình ngẫu nhiên của bạn.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Import the modules
import ____
import ____ as plt
import ____ as skplt
# Generate random predictions
random_predictions = [random.uniform(____,____) for _ in range(len(targets_test))]
# Adjust random predictions
random_predictions = [(r, ____ - ____) for r in random_predictions]
# Plot the cumulative gains graph
skplt.metrics.plot_cumulative_gain(targets_test, ____)
plt.show()