Aperçu des modèles d’apprentissage automatique

Prédire le CTR avec le Machine Learning en Python

Kevin Huo

Instructor

Régression logistique

Exemple de régression logistique avec des points rouges et bleus

  • Régression logistique : classifieur linéaire entre variable dépendante et variables indépendantes
Prédire le CTR avec le Machine Learning en Python

Entraîner le modèle

  • Créer le modèle via : clf = LogisticRegression()
  • Chaque classifieur a une méthode fit() qui prend X_train, y_train : clf.fit(X_train, y_train)
  • X_train est le vecteur de caractéristiques d’entraînement, y_train le vecteur des cibles d’entraînement
  • Le classifieur ne doit voir que les données d’entraînement pour éviter de « voir les réponses à l’avance »
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Tester le modèle

  • Chaque classifieur a une méthode predict() qui prend un X_test pour générer un y_test comme suit :
    array([0, 1, 1, ..., 1, 0, 1])
  • La méthode predict_proba() produit des scores de probabilité
    array([0.2, 0.8], [0.4, 0.6] ..., [0.1, 0.9] [0.3, 0.7]])
  • Le score reflète la probabilité qu’un utilisateur clique sur une annonce donnée
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Évaluer le modèle

  • Précision : pourcentage de cibles test correctement identifiées
  • accuracy_score(y_test, y_pred)
  • Ne doit pas être l’unique métrique d’évaluation, surtout pour des jeux de données déséquilibrés
  • La prédiction du CTR est un exemple de classes déséquilibrées
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Passons à la pratique !

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