计算一下正确的预测有多早就疯了

Question

我有一个数据集，其中每一行都是客户生命周期中的一个时间点。我用目标变量对数据进行了逻辑回归，以判断客户是否“流失”。我捕获预测并添加到数据帧中。以下是预测的样本数据集：

我现在想计算一下，对于每个客户，在他/她的有生之年，预测正确的时间有多早？然后对整个客户集进行聚合，为分类模型构建自定义度量。你知道吗

Answer 1

好吧，这就是我计算指标的方法。如果有人知道更好的解决方案，请告诉我：

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)))