1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Nhập môn Phân tích Dự đoán với Python
Connected

Bài tập

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)

Hướng dẫn

100 XP
  • Import các module random, matplotlib và scikitplot
  • Tạo danh sách random_predictions chứa các số ngẫu nhiên trong khoảng từ 0 đến 1.
  • Điều chỉnh danh sách random_predictions để mỗi phần tử là một tuple (r,a) với r là giá trị gốc của danh sách và a sao 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.