ConCReTE Model Building

import%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.18.0%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App(width%3D%22medium%22%2C%20app_title%3D%22ConCReTE%20Model%20Building%22)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20micropip%0A%20%20%20%20return%20(micropip%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Aasync%20def%20_(micropip)%3A%0A%20%20%20%20await%20micropip.install(%22groq%22)%0A%20%20%20%20await%20micropip.install(%22pyarrow%22)%0A%20%20%20%20import%20groq%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%20%20%20%20import%20polars%20as%20pl%0A%20%20%20%20import%20pandas%20as%20pd%0A%20%20%20%20from%20sklearn.linear_model%20import%20LinearRegression%0A%20%20%20%20from%20sklearn.metrics%20import%20mean_squared_error%2C%20root_mean_squared_error%0A%20%20%20%20return%20LinearRegression%2C%20mo%2C%20pl%2C%20root_mean_squared_error%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20get_intro_dialog_loaded%2C%20set_intro_dialog_loaded%20%3D%20mo.state(False)%0A%20%20%20%20return%20get_intro_dialog_loaded%2C%20set_intro_dialog_loaded%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20input_key%20%3D%20mo.ui.text(label%3D%22Groq%20AI%20API%20key%22%2C%20kind%3D%22password%22)%0A%20%20%20%20input_key%0A%20%20%20%20return%20(input_key%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(input_key%2C%20mo%2C%20set_intro_dialog_loaded)%3A%0A%20%20%20%20context%20%3D%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20**ConCReTE%3A%20City%20of%20Pittsburgh%20Module**%0A%20%20%20%20%20%20%20%20---%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%23%20**The%20Story%20So%20Far**%0A%20%20%20%20%20%20%20%20The%20City%20of%20Pittsburgh%20is%20implementing%20a%20three-year%20data%20strategy%20under%20the%20leadership%20of%20Chris%20Belasco%2C%20Senior%20Manager%20of%20Digital%20Services%20and%20Chief%20Data%20Officer.%20This%20strategy%20positions%20data%20as%20a%20critical%20asset%20to%20enhance%20city%20operations%2C%20engage%20the%20community%2C%20and%20drive%20equity.%20The%20city%20focuses%20on%20improving%20data%20accessibility%20and%20quality%20while%20fostering%20a%20culture%20of%20insight-driven%20decision-making.%20Participants%20in%20this%20initiative%20are%20tasked%20with%20analyzing%20and%20forecasting%20the%20city%E2%80%99s%20revenue%2C%20which%20is%20critical%20for%20supporting%20Pittsburgh%E2%80%99s%20long-term%20goals.%20Prior%20to%20the%20start%20of%20this%20scenario%2C%20Chris's%20team%20has%3A%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%201.%20Identified%20a%20need%20to%20forecast%20the%20city's%20revenue.%0A%20%20%20%20%20%20%20%202.%20Reviewed%20historical%20revenue%20data%20and%20identfied%20the%20specific%20tables%20needed%20in%20the%20City's%20Revenue%20Report%20PDfs%3B%20namely%2C%20the%20Q4%20Revenue%20Summary%20Table%20from%20each%20report%20and%20the%20Quarterly%20Revenue%20Totals%20(Actual%2C%20not%20projected)%20from%20each%20table.%0A%20%20%20%20%20%20%20%203.%20Downloaded%20the%20Revenue%20Report%20PDFs%20and%20extracted%20the%20Q4%20Revenue%20Summary%20Tables%20into%20separate%20documents.%0A%20%20%20%20%20%20%20%204.%20Used%20six%20different%20methodologies%20to%20extract%20the%20actual%20quarterly%20revenue%20totals%20from%20each%20PDF%20table.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20-%20Manual%20Extraction%20by%20a%20Human%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20-%20Automated%20Extraction%20with%20Docling%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20-%20Automated%20Extraction%20with%20One-Shot%20AI%20ChatBot%20(Claude%20%26%20ChatGPT)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20-%20Automated%20Extraction%20Claude%20API%20(PDF%20%26%20Images)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20-%20Automated%20Extraction%20with%20pypdf%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%23%23%20Role%0A%20%20%20%20%20%20%20%20You%20are%20an%20intern%20working%20for%20Chris%2C%20and%20he%20has%20asked%20you%20to%20help%20out%20with%20this%20next%20stage%20of%20the%20project.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%23%23%20Business%20Objective%0A%20%20%20%20%20%20%20%20You%20want%20to%20use%20the%20historical%20quarterly%20revenue%20data%20to%20create%20a%20predictive%20model%20for%20the%20city's%20revenue.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Beyond%20creating%20an%20accurate%20predictive%20model%2C%20you%20will%20need%20to%20consider%20what%20the%20most%20appropriate%20way%20to%20approach%20parsing%20the%20data%20is.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%23%23%20Data%0A%20%20%20%20%20%20%20%20We%20have%20a%20dataset%20of%20the%20city's%20quarterly%20revenue%20from%202012%20to%202023.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20---%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%0A%20%20%20%20rdso_1%20%3D%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20*RDSO%201%3A%20Evaluate*%0A%20%20%20%20_What%20previous%20decisions%20might%20have%20been%20made%20that%20impact%20your%20work%20here%3F%20Would%20your%20answer%20change%20if%20your%20role%20was%20different%3F_%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%0A%20%20%20%20rdso_2%20%3D%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20*RDSO%202%3A%20Predict*%0A%20%20%20%20_Before%20selecting%20from%20one%20of%20the%206%20options%20below%2C%20consider%20each%20option%20carefully.%20Do%20any%20of%20them%20raise%20technical%20or%20ethical%20concerns%3F_%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%0A%20%20%20%20rdso_3%20%3D%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20*RDSO%203%3A%20Synthesize*%0A%20%20%20%20_What%20are%20your%20thoughts%20on%20using%20data%20extracted%20by%20AI%3F%20Did%20it%20affect%20the%20quality%20of%20your%20model%3F_%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%0A%20%20%20%20system_message%20%3D%20%22You%20are%20reviewing%20the%20work%20of%20a%20student%20learning%20responsible%20data%20science%20skills.%20Attached%20is%20the%20context%20to%20the%20scenario%20they%20are%20working%20within%2C%20as%20well%20as%20the%20three%20prompts%20they%20will%20be%20responding%20to%20in%20order.%20Your%20job%20is%20to%20provide%20them%20with%20feedback%20on%20each%20response%20in%20the%20form%20of%20a%20single%20follow-up%20question.%20Once%20they%20respond%20to%20your%20follow-up%2C%20encourage%20them%20to%20move%20to%20the%20next%20part%20of%20the%20scenario.%22%0A%0A%20%20%20%20%23%20build%20a%20single%20plain-string%20system%20message%0A%20%20%20%20sys_msg%20%3D%20system_message%20%2B%20%22%5Cn%5Cn%22%20%2B%20context%20%2B%20%22%5Cn%5Cn%22%20%2B%20rdso_1%20%2B%20%22%5Cn%5Cn%22%20%2B%20rdso_2%20%2B%20%22%5Cn%5Cn%22%20%2B%20rdso_3%0A%0A%20%20%20%20reactive_chat%20%3D%20mo.ui.chat(%0A%20%20%20%20%20%20%20mo.ai.llm.groq(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20model%3D%22llama-3.1-8b-instant%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20system_message%3Dsys_msg%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20api_key%3Dinput_key.value%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20set_intro_dialog_loaded(True)%0A%20%20%20%20mo.vstack(%5Bmo.md(context)%2C%20mo.vstack(%5Bmo.md(rdso_1)%2C%20reactive_chat%5D).callout()%5D)%0A%20%20%20%20return%20rdso_2%2C%20rdso_3%2C%20reactive_chat%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo%2C%20pl)%3A%0A%20%20%20%20%23%20create%20data%20path%0A%20%20%20%20data_host%20%3D%20%22https%3A%2F%2Frds-concrete.com%2Fdata%22%0A%0A%20%20%20%20%23%20data_path%20%3D%20f%22%7Bdata_host%7D%2Fall_extracted_data.csv%22%0A%20%20%20%20data_path%20%3D%20str(mo.notebook_location()%20%2F%20%22public%22%2F%20%22data%22%20%2F%20%22all_extracted_data.csv%22)%0A%20%20%20%20polars_data%20%3D%20pl.read_csv(data_path)%0A%0A%20%20%20%20%23%20load%20the%20data%0A%20%20%20%20%23%20pgh_revenue_data%20%3D%20pl.read_csv(data_path)%0A%0A%20%20%20%20pgh_revenue_data%20%3D%20polars_data.to_pandas()%0A%0A%20%20%20%20%23%20create%20a%20new%20column%20that%20is%20the%20year%20and%20quarter%20combined%0A%20%20%20%20pgh_revenue_data%5B'Year-Quarter'%5D%20%3D%20pgh_revenue_data%5B'year'%5D.astype(str)%20%2B%20'-'%20%2B%20pgh_revenue_data%5B'quarter'%5D%0A%20%20%20%20return%20(pgh_revenue_data%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(%0A%20%20%20%20is_ai_source%2C%0A%20%20%20%20mo%2C%0A%20%20%20%20pgh_revenue_data%2C%0A%20%20%20%20rdso_2%2C%0A%20%20%20%20reactive_chat%2C%0A%20%20%20%20revenue_selector%2C%0A)%3A%0A%20%20%20%20ds_task%20%3D%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20---%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%23%20**Data%20Science%20Task%3A%20Building%20a%20Forecasting%20Model**%0A%20%20%20%20%20%20%20%20You%20have%20a%20tabular%20dataset%2C%20%60all_extracted_data.csv%60%2C%20which%20contains%20all%20of%20the%20extracted%20data%20for%20each%20of%20the%206%20methods.%20Your%20goal%20is%20to%20try%20and%20accurate%20predict%20quarterly%20revenue%20values%20using%20this%20historical%20data.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20First%20we%20load%20our%20dataset%20%60all_extracted_data.csv%60%20which%20contains%20the%20city's%20quarterly%20revenue.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Use%20the%20DataFrame%20explorer%20below%20to%20get%20familiar%20with%20the%20data.%20What%20differences%20do%20you%20notice%3F%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20options%20%3D%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22Our%20dataset%20has%20six%20options%20for%20the%20quarterly%20revenue%20data.%20We%20need%20to%20pick%20one.%22%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20ai_warning%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(f%22You%20have%20selected%20the%20**%7Brevenue_selector.value%7D**%20dataset.%22).callout()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20not%20is_ai_source%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20else%20mo.md(f%22%22%22You%20have%20selected%20the%20**%7Brevenue_selector.value%7D**%20dataset%2C%20which%20was%20extracted%20using%20AI.%22%22%22).callout(%22warn%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%0A%20%20%20%20%23%20display%20the%20data%0A%20%20%20%20data_vstack%20%3D%20mo.vstack(%5Bds_task%2C%20pgh_revenue_data%5D)%0A%20%20%20%20rdso_2_vstack%20%3D%20mo.vstack(%5Bmo.md(rdso_2)%2C%20reactive_chat%5D).callout()%0A%20%20%20%20selector_vstack%20%3D%20mo.vstack(%5Brevenue_selector%2C%20ai_warning%5D)%0A%0A%20%20%20%20mo.vstack(%5Bdata_vstack%2C%20options%2C%20rdso_2_vstack%2C%20selector_vstack%5D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo%2C%20pgh_revenue_data%2C%20revenue_selector)%3A%0A%20%20%20%20rev_description%20%3D%20mo.md(%22Now%20you%20can%20create%20a%20new%20dataframe%2C%20%60revenues%60%2C%20with%20just%20the%20dataset%20you%20have%20selected.%22)%0A%0A%20%20%20%20%23%20create%20a%20copy%20of%20just%20the%20data%20we%20want%0A%20%20%20%20revenues%20%3D%20pgh_revenue_data%5B%5B'Year-Quarter'%2C%20revenue_selector.value%5D%5D.copy()%0A%20%20%20%20revenues%20%3D%20revenues.rename(columns%3D%7Brevenue_selector.value%3A%22revenue%22%7D)%0A%20%20%20%20mo.vstack(%5Brev_description%2C%20revenues%5D)%0A%20%20%20%20return%20(revenues%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(get_intro_dialog_loaded%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.stop(not%20get_intro_dialog_loaded())%0A%20%20%20%20mo.md(f%22%22%22Now%20you%20need%20to%20select%20features%20for%20the%20statistical%20models.%20These%20features%20will%20be%20the%20inputs%20to%20to%20your%20modeling%20function.%20We%20are%20doing%20a%20%5Btime-series%20analysis%5D(https%3A%2F%2Fwww.geeksforgeeks.org%2Fmachine-learning%2Ftime-series-analysis-and-forecasting%2F)%20so%20our%20features%20are%20%5Blagged%20values.%5D(https%3A%2F%2Fwww.geeksforgeeks.org%2Fmachine-learning%2Fwhat-is-lag-in-time-series-forecasting%2F)%20Use%20the%20slider%20below%20to%20select%20how%20much%20lag%20we%20should%20lag%20our%20features.%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(lag_amount%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.vstack(%5Blag_amount%2C%20f%22You%20have%20selected%20a%20lag%20of%20%7Blag_amount.value%7D%22%5D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(lag_amount%2C%20revenues)%3A%0A%20%20%20%20%23%20add%20lag%20value%20column%0A%20%20%20%20revenues%5B'lag'%5D%20%3D%20revenues%5B'revenue'%5D.shift(lag_amount.value)%0A%20%20%20%20revenues%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(get_intro_dialog_loaded%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.stop(not%20get_intro_dialog_loaded())%0A%20%20%20%20mo.md(f%22%22%22Notice%20the%20%5Bmissing%20values%5D(https%3A%2F%2Fwww.geeksforgeeks.org%2Fpython%2Fhow-to-deal-with-missing-values-in-a-timeseries-in-python%2F)%20as%20you%20increase%20the%20lag.%20Also%20note%2C%20depending%20on%20which%20extraction%20method%20column%20you%20selected%20there%20are%20missing%20values%20as%20well.%20Do%20you%20want%20to%20clean%20the%20data%20and%20remove%20rows%20with%20missing%20values%3F%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo%2C%20remove_missing)%3A%0A%20%20%20%20mo.hstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20remove_missing%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22You%20have%20decided%20%7B'**not**'%20if%20not%20remove_missing.value%20else%20''%7D%20to%20remove%20missing%20values.%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%7B'%20This%20will%20feed%20your%20model%20%60NULL%60%20values.'%20if%20not%20remove_missing.value%20else%20''%7D%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%5D%2C%20justify%3D%22start%22%2C%20gap%3D5)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(lag_amount%2C%20remove_missing%2C%20revenues)%3A%0A%20%20%20%20if%20remove_missing.value%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20create%20a%20new%20dataframe%20with%20no%20missing%20values%0A%20%20%20%20%20%20%20%20clean_revenues%20%3D%20revenues.dropna()%0A%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%0A%20%20%20%20%20%20%20%20clean_revenues%20%3D%20revenues.copy()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Add%20the%20lag%20column%20here%20to%20ensure%20it%20exists%0A%20%20%20%20%20%20%20%20clean_revenues%5B'lag'%5D%20%3D%20clean_revenues%5B'revenue'%5D.shift(lag_amount.value)%0A%0A%20%20%20%20clean_revenues%0A%20%20%20%20return%20(clean_revenues%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo%2C%20training_percent)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20What%20percentage%20of%20the%20data%20do%20you%20want%20to%20use%20for%20%5Btraining%3F%5D(https%3A%2F%2Fwww.geeksforgeeks.org%2Fpython%2Ftraining-data-vs-testing-data%2F%23what-is-training-data%3F)%0A%0A%20%20%20%20%7Btraining_percent%7D%0A%0A%20%20%20%20You%20have%20selected%20%7Btraining_percent.value%20*%20100%7D%25%20of%20the%20data%20for%20training.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(clean_revenues%2C%20training_percent)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Chronological%20split%0A%20%20%20%20train_size%20%3D%20int(len(clean_revenues)%20*%20training_percent.value)%0A%20%20%20%20train%20%3D%20clean_revenues.iloc%5B%3Atrain_size%5D%0A%20%20%20%20test%20%3D%20clean_revenues.iloc%5Btrain_size%3A%5D%0A%0A%20%20%20%20x_train%20%3D%20train%5B%5B'lag'%5D%5D%0A%20%20%20%20y_train%20%3D%20train%5B'revenue'%5D%0A%20%20%20%20x_test%20%3D%20test%5B%5B'lag'%5D%5D%0A%20%20%20%20y_test%20%3D%20test%5B'revenue'%5D%0A%20%20%20%20return%20x_test%2C%20x_train%2C%20y_test%2C%20y_train%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo%2C%20x_test%2C%20x_train%2C%20y_test%2C%20y_train)%3A%0A%20%20%20%20mo.hstack(%5Bmo.vstack(%5Bmo.md(%22**X%20Train**%22)%2Cx_train%2Cmo.md(%22**Y%20Train**%22)%2Cy_train%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mo.vstack(%5Bmo.md(%22**X%20Test**%22)%2Cx_test%2Cmo.md(%22**Y%20Test**%22)%2Cy_test%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(get_intro_dialog_loaded%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.stop(not%20get_intro_dialog_loaded())%0A%20%20%20%20mo.vstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%22---%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(f%22%22%22%23%23%20**Forecasting%20Model%20Implementation**%0A%20%20%20%20Now%20you%20have%20everything%20you%20need%20to%20generate%20the%20model.%20As%20you've%20made%20your%20selections%2C%20Marimo%20has%20been%20building%20the%20model%20dynamically%20behind%20the%20scenes.%20Below%20are%20your%20results%20alongside%20a%20dashboard%20where%20you%20can%20adjust%20all%20parameters%20in%20one%20place%20if%20you'd%20like%20to%20make%20changes.%22%22%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%22---%22)%0A%20%20%20%20%5D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(%0A%20%20%20%20LinearRegression%2C%0A%20%20%20%20mo%2C%0A%20%20%20%20root_mean_squared_error%2C%0A%20%20%20%20x_test%2C%0A%20%20%20%20x_train%2C%0A%20%20%20%20y_test%2C%0A%20%20%20%20y_train%2C%0A)%3A%0A%20%20%20%20try%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20train%20the%20model%0A%20%20%20%20%20%20%20%20model%20%3D%20LinearRegression()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20model.fit(x_train%2C%20y_train)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20predictions%20%3D%20model.predict(x_test)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20output%20%3D%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20*The%20model%20has%20a%20Root%20Mean%20Square%20Error%20(RMSE)%20of%20%24%7Broot_mean_squared_error(y_test%2C%20predictions)%3A%2C.2f%7D*%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20*What%20this%20means%3A*%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20-%20*On%20average%2C%20your%20predictions%20are%20off%20by%20%24%7Broot_mean_squared_error(y_test%2C%20predictions)%3A%2C.2f%7D*%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20-%20*The%20average%20actual%20revenue%20in%20your%20test%20set%20is%20%24%7By_test.mean()%3A%2C.2f%7D*%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20-%20*The%20RMSE%20represents%20%7B(root_mean_squared_error(y_test%2C%20predictions)%2Fy_test.mean()*100)%3A.1f%7D%25%20of%20the%20average%20revenue*%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20*For%20context%3A*%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20-%20*68%25%20of%20predictions%20should%20fall%20within%20%C2%B1%24%7Broot_mean_squared_error(y_test%2C%20predictions)%3A%2C.2f%7D%20of%20the%20actual%20value*%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20-%20*The%20minimum%20revenue%20in%20your%20test%20set%20is%20%24%7By_test.min()%3A%2C.2f%7D*%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20-%20*The%20maximum%20revenue%20in%20your%20test%20set%20is%20%24%7By_test.max()%3A%2C.2f%7D*%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20).callout('info')%0A%20%20%20%20except%20ValueError%20as%20e%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20output%20%3D%20mo.md(f%22%22%22**Your%20code%20has%20an%20error!**%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%7Be%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Try%20adjusting%20your%20selections%20and%20running%20the%20code%20again.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22).callout(%22danger%22)%0A%0A%20%20%20%20output%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(lag_amount%2C%20mo%2C%20remove_missing%2C%20revenue_selector%2C%20training_percent)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(f%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Adjust%20your%20selections%0A%0A%20%20%20%20Play%20with%20the%20options%20again%20and%20see%20how%20the%20statistical%20performance%20changes.%0A%0A%20%20%20%20What%20combination%20of%20choices%20are%20most%20accurate%3F%0A%0A%20%20%20%20%7Bmo.hstack(%5Brevenue_selector%2C%20mo.vstack(%5Bremove_missing%2Clag_amount%2Ctraining_percent%5D)%5D%2C%20justify%3D%22start%22%2C%20gap%3D5)%7D%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(get_intro_dialog_loaded%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.stop(not%20get_intro_dialog_loaded())%0A%20%20%20%20mo.md(f%22%22%22%23%23%20Communicating%20Results%0A%0A%20%20%20%20You%20now%20have%20a%20predictive%20model%20for%20the%20city's%20revenue.%20How%20would%20you%20communicate%20these%20results%20back%20to%20Chris%3F%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo%2C%20remove_missing%2C%20revenue_selector)%3A%0A%20%20%20%20_ai_sources%20%3D%20%5B%22claude%22%2C%20%22chatgpt%22%2C%20%22docling%22%5D%0A%20%20%20%20is_ai_source%20%3D%20any(value%20in%20revenue_selector.value%20for%20value%20in%20_ai_sources)%0A%20%20%20%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.md(%22You%20elected%20not%20to%20remove%20missing%20values.%20This%20broke%20your%20model.%20Try%20removing%20those%20and%20seeing%20what%20you%20can%20come%20up%20with!%22).callout('warn')%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20not%20remove_missing.value%0A%20%20%20%20%20%20%20%20else%20mo.md(%22Nice%20job!%20Parsing%20the%20data%20by%20hand%20or%20writing%20a%20script%20to%20do%20it%20for%20you%20may%20take%20longer%2C%20but%20it%20ensures%20that%20your%20results%20are%20accurate.%20Now%20think%20about%20how%20you'll%20present%20your%20findings%20to%20your%20boss.%22).callout('success')%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20not%20is_ai_source%0A%20%20%20%20%20%20%20%20else%20mo.md(f%22%22%22You%20trained%20your%20model%20using%20**%7Brevenue_selector.value%7D**%2C%20which%20is%20a%20column%20from%20an%20AI%20source!%20You%20need%20to%20think%20about%20how%20you%20are%20going%20to%20convey%20the%20accuracy%20of%20the%20data%20when%20you%20communicate%20your%20results%20back%20to%20Chris.%22%22%22).callout(%22danger%22)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20(is_ai_source%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo%2C%20rdso_3%2C%20reactive_chat)%3A%0A%20%20%20%20mo.vstack(%5Bmo.md(rdso_3)%2C%20reactive_chat%5D).callout()%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo%2C%20pgh_revenue_data)%3A%0A%20%20%20%20%23%20select%20the%20column%20names%20that%20start%20with%20%22revenue_by%22%0A%20%20%20%20revenue_columns%20%3D%20%5Bcol%20for%20col%20in%20pgh_revenue_data.columns%20if%20col.lower().startswith('revenue%20by')%5D%0A%0A%0A%20%20%20%20%23%20make%20marimo%20buttons%20for%20each%20of%20the%20values%20in%20the%20revenue_columns%20list%0A%20%20%20%20revenue_selector%20%3D%20mo.ui.radio(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3Drevenue_columns%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3Drevenue_columns%5B0%5D%2C%20%20%23%20sets%20default%20value%20to%20first%20column%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Select%20Revenue%20Column%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20(revenue_selector%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20remove_missing%20%3D%20mo.ui.switch(label%3D%22Remove%20missing%20values%22)%0A%20%20%20%20return%20(remove_missing%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20training_percent%20%3D%20mo.ui.slider(start%3D0.1%2C%20stop%3D0.9%2C%20step%3D0.1%2C%20value%3D0.1%2C%20label%3D%22Training%20Set%20Percentage%3A%22)%0A%20%20%20%20return%20(training_percent%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20lag_amount%20%3D%20mo.ui.slider(start%3D1%2C%20stop%3D5%2C%20step%3D1%2C%20value%3D1%2C%20label%3D%22Lag%20Amount%3A%22)%0A%20%20%20%20return%20(lag_amount%2C)%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A