Các biến tương quan
10 biến đầu tiên được thêm vào mô hình như sau:
['max_gift', 'number_gift', 'time_since_last_gift', 'mean_gift', 'income_high', 'age', 'country_USA', 'gender_F', 'income_low', 'country_UK']
Như bạn thấy, min_gift không được thêm vào. Điều đó có nghĩa đây là một biến tệ sao? Bạn có thể kiểm tra hiệu quả của biến này bằng cách dùng nó làm biến đơn lẻ trong mô hình và tính AUC. AUC của min_gift so với AUC của income_high như thế nào? Để làm điều này, bạn có thể dùng hàm auc():
auc(variables, target, basetable)
Đôi khi một biến tốt không được thêm vào vì nó tương quan cao với một biến đã có trong mô hình. Bạn có thể kiểm tra điều này bằng cách tính tương quan giữa các biến đó:
import numpy
numpy.corrcoef(basetable["variable_1"],basetable["variable_2"])[0,1]
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Phân tích Dự đoán với Python
Hướng dẫn bài tập
- Tính AUC của mô hình khi chỉ dùng biến
min_gift. - Tính AUC của mô hình khi chỉ dùng biến
income_high. - Tính hệ số tương quan giữa biến
min_giftvàmean_gift.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
import numpy as np
# Calculate the AUC of the model using min_gift only
auc_min_gift = auc([____], ["target"], ____)
print(round(auc_min_gift,2))
# Calculate the AUC of the model using income_high only
auc_income_high = ____([____], [____], ____)
print(round(auc_income_high,2))
# Calculate the correlation between min_gift and mean_gift
correlation = np.corrcoef(basetable["____"], basetable["____"])[0,1]
print(round(correlation,2))