予測変数インサイトグラフ

Pythonで学ぶ予測分析入門

Nele Verbiest, Ph.D

Data Scientist @PythonPredictions

予測変数インサイトグラフの目的

1. モデルの構築
2. AUCによるモデル評価
3. 累積ゲイン曲線とリフト曲線によるモデル評価
4. モデル変数の解釈可能性の確認

予測変数インサイトグラフの解釈

連続変数の予測変数インサイトグラフ

予測変数インサイトグラフのテーブル

収入	サイズ	発生率
low	20850	0.0431
average	62950	0.0492
high	16200	0.0615

 

print(pig_table["Size"][income=="low"])

20850

予測変数インサイトグラフの構築

• （連続変数の場合は離散化）
• 予測変数インサイトグラフテーブルの作成
• 予測変数インサイトグラフの描画

練習しましょう！

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