Prédire le CTR avec des arbres de décision

Prédire le CTR avec le Machine Learning en Python

Kevin Huo

Instructor

Arbres de décision

Exemple d’arbre de décision pour des prêts selon l’âge et le statut d’étudiant

  • Les nœuds représentent les variables
  • Les branches représentent les décisions basées sur les variables
  • Exemples de résultats dans le tableau ci-dessous :
  • Première coupure selon l’âge de la demande
  • Pour les jeunes, seconde coupure selon le statut étudiant
  • Le modèle fournit des heuristiques pour comprendre
is_student loan
middle_aged 1
youth no 0
youth yes 1
Prédire le CTR avec le Machine Learning en Python

Entraîner et tester le modèle

  • Création via : clf = DecisionTreeClassifier()

  • Comme la régression logistique, un arbre utilise aussi clf.fit(X_train, y_train) pour l’entraînement et clf.predict(X_test) pour prédire :

    array([0, 1, 1, ..., 1, 0, 1])

  • clf.predict_proba(X_test) pour les probabilités :

    array([0.2, 0.8], [0.4, 0.6] ..., [0.1, 0.9] [0.3, 0.7]])

  • Exemple de découpe aléatoire train/test, test = 30 % de l’échantillon : train_test_split(X, y, test_size = .3, random_state = 0)

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Évaluer avec la courbe ROC

Exemple d’aire sous la courbe ROC pour un classificateur

  • Taux de vrais positifs (axe Y) = #(prédit positif, réellement positif) / #(positifs)
  • Taux de faux positifs (axe X) = #(prédit positif, réellement négatif) / #(négatifs)
  • Ligne bleue en pointillés : AUC de base 0,5
  • On veut la courbe orange (AUC) la plus proche possible de 1
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AUC de la courbe ROC

Y_score = clf.predict_proba(X_test)

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(Y_test, Y_score[:, 1])
  • Entrées de roc_curve() : tableaux de test et de scores
roc_auc = auc(fpr, tpr)

  • Entrées de auc() : tableaux faux positifs et vrais positifs

  • Si le modèle est précis et que le CTR est faible, réévaluez le message publicitaire et le ciblage de l’audience

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Passons à la pratique !

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