इवोल्यूशन वैरिएबल्स का उपयोग

इंटरमीडिएट Predictive Analytics in Python

Nele Verbiest

Senior Data Scientist @PythonPredictions

प्रेडिक्टिव मॉडल बनाना

# linear_model मॉड्यूल इम्पोर्ट करें
from sklearn import linear_model

# प्रेडिक्टिव वैरिएबल्स
variables = ["gender","age", "donations_last_year", "ratio_month_year"]

# प्रेडिक्टर्स और टार्गेट चुनें
X = basetable[variables]
y = basetable[["target"]]

# लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल बनाएं
logreg = linear_model.LogisticRegression()
logreg.fit(X, y)

प्रेडिक्शन करना

# linear_model मॉड्यूल इम्पोर्ट करें
from sklearn import linear_model

# प्रेडिक्टिव वैरिएबल्स
variables = ["gender","age", "donations_last_year", "ratio_month_year"]

# प्रेडिक्टर्स और टार्गेट चुनें
X = basetable[variables]
y = basetable[["target"]]

# लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल बनाएं
logreg = linear_model.LogisticRegression()
logreg.fit(X, y)

# प्रेडिक्शंस बनाएं
predictions = logreg.predict_proba(X)[:,1]

AUC से प्रेडिक्टिव मॉडल का मूल्यांकन

# sklearn.metrics से roc_auc_score इम्पोर्ट करें
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# AUC निकालें
auc= roc_auc_score(y, predictions)
print(round(auc,2))

0.56

प्रेडिक्टर इनसाइट ग्राफ

# वैरिएबल को 5 बिन में डिस्क्रेटाइज़ करें और basetable में जोड़ें
basetable["ratio_month_year_disc"] = pd.qcut(basetable["ratio_month_year"], 5)

# प्रेडिक्टर इनसाइट ग्राफ की टेबल बनाएं
pig_table = create_pig_table(basetable, "target","ratio_month_year_disc")

```{python}
# प्रेडिक्टर इनसाइट ग्राफ प्लॉट करें
plot_pig(pig_table, "ratio_month_year_disc")

प्रेडिक्टर इनसाइट ग्राफ की व्याख्या

अभ्यास करते हैं!

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