時間軸違規
為了說明時間軸的重要性，來看一個違反時間軸、使用目標期間資訊來建構預測變數的例子。
pandas DataFrame basetable 中有兩個欄位：「amount_2017」是 2017 年的捐款總額；「target」在金額大於 30 時為 1，否則為 0。
建立一個以「amount_2017」作為唯一預測變數、用來預測目標的邏輯斯迴歸模型，並計算 AUC。
本練習屬於課程
Python 中級預測分析
練習說明
- 建立一個包含預測變數的 DataFrame
X，以及一個包含目標的 DataFramey。 - 擬合邏輯斯迴歸模型，使
y由X進行預測。 建立一個以amount_2017作為唯一預測變數並預測target的邏輯斯迴歸模型。 - 對
X中的物件進行預測。 - 使用
roc_auc_score函式計算並印出此模型的 AUC。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Select the relevant predictors and the target
X = basetable[["____"]]
y = basetable[["____"]]
# Build the logistic regression model
logreg = linear_model.LogisticRegression()
logreg.____(____, ____)
# Make predictions for X
predictions = logreg.____(____)[:,1]
# Calculate and print the AUC value
auc = ____(____, ____)
print(round(auc, 2))