계절성

Python 중급 예측 분석

Nele Verbiest

Senior Data Scientist @PythonPredictions

계절적 효과 (1)

계절적 효과 (2)

평균 기부 횟수

계절적 효과 (3)

평균 기부 금액

계절성과 타임라인 (1)

계절성과 타임라인 (2)

계절성과 타임라인 (3)

계절성 처리

계절성 확인

gifts.groupby("month")["amount"].mean()
gifts.groupby("month").size()

히스토리에 적절한 타임라인 사용

계절성과 예측 모델

모델 타임라인: 2018년 5월

logreg = linear_model.LogisticRegression()
logreg.fit(X_may2018, y_may2018)

predictions = logreg.predict_proba(X_jan2019)[:,1]
auc = roc_auc_score(y_jan2019, predictions)
print(round(auc,2))

0.53

모델 타임라인: 2018년 1월

logreg = linear_model.LogisticRegression()
logreg.fit(X_jan2018, y_jan2018)

predictions = logreg.predict_proba(X_jan2019)[:,1]
auc = roc_auc_score(y_jan2019, predictions)
print(round(auc,2))

0.56

연습해 봅시다!

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