Рассчитайте, как рано был сделан правильный прогноз

Question

У меня есть набор данных, где каждая строка - это момент времени жизненного цикла клиента.Я выполнил логистическую регрессию на данных с целевой переменной, чтобы определить, «откат» клиента или нет.Я фиксирую прогнозы и добавляю данные в кадр.Ниже приведен пример набора данных с прогнозами:

Теперь я хочу рассчитать для каждого отдельного клиента, как рано в его / ее жизни былопрогноз сделан правильно?А затем объединить весь набор клиентов для создания пользовательского показателя для модели классификации.

Answer 1

Ну, вот как я рассчитал метрику. Если кто-то знает лучшее решение, пожалуйста, дайте мне знать:

total_count = 0
true_pred = 0
tenure= validation_data['tenure'].unique()
for i in range(len(tenure)):
    running_tenure = i+1
    for index, row in validation_data.iterrows():    
        if row['tenure'] == running_tenure :
            total_count += 1
            if row['churn'] == row['pred_churn']:
                true_pred += 1
    Accuracy = float(float(true_pred)/total_count)))