季節性

Pythonで学ぶ中級予測分析

Nele Verbiest

Senior Data Scientist @PythonPredictions

季節効果 (1)

季節効果 (2)

寄付件数の平均

季節効果 (3)

平均寄付金額

季節性とタイムライン (1)

季節性とタイムライン (2)

季節性とタイムライン (3)

季節性への対処

季節性を確認する

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

履歴に適切なタイムラインを使用する

季節性と予測モデル

モデルのタイムライン：2018年5月

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

モデルのタイムライン：2018年1月

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

練習しましょう！

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