最可能捐款的捐款者
預測模型所產生的分數代表某人成為目標的可能性。例如，假設你建了一個模型來預測某位捐款者在某次活動中是否會捐超過 50 Euro。如果某位捐款者的預測值是 0.82，代表他有 82% 的機率會捐超過 50 Euro。
在這個練習中，你要找出最有可能捐超過 50 Euro 的捐款者。
回想一下，你可以用下列方式依照某欄位 c 對 pandas DataFrame df 進行排序：
df_sorted = df.sort_values(["c"])
你也可以用下列方式選取 pandas DataFrame 的第一列與最後一列：
first_row = df.head(1)
last_row = df.tail(1)
本練習屬於課程
Python 預測分析入門
練習說明
- 預測結果存放在一個 pandas DataFrame
predictions中，包含兩個欄位：捐款者 ID 與成為目標的機率。請將這些預測排序，讓捐款機率最低的捐款者排在最前面。 - 從這個排序後的 DataFrame 中，選取並印出最有可能捐超過 50 Euro 的那位捐款者所屬的那一列。
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。
# Sort the predictions
predictions_sorted = ____.____([____])
# Print the row of predictions_sorted that has the donor that is most likely to donate
print(____.____(____))