Vídeo de cierre

Predicción del CTR con Machine Learning en Python

Kevin Huo

Instructor

Capítulo 1

  • Introducción a las CTR

    • Viste el problema básico desde clasificación

  • Panorama de modelos de ML

    • Practicaste regresión logística en varios datasets

  • Resumen breve de predicción de CTR

    • Aplicaste árboles de decisión para predecir CTR
Predicción del CTR con Machine Learning en Python

Capítulo 2

  • Análisis exploratorio básico

    • Revisaste variables y su variación con la CTR

  • Ingeniería de variables

    • Aprendiste hashing y creaste variables a partir de otras

  • Estandarización

    • Aplicaste escalado estándar y normalización log
Predicción del CTR con Machine Learning en Python

Capítulo 3

  • Aplicaciones de métricas de evaluación

    • Interpretaciones de negocio con matrices de confusión y marco de ROI

  • Evaluación de modelos

    • Evaluaste precisión y recall frente a un clasificador base

  • Ajuste de modelos

    • Viste regularización y validación cruzada

  • Ensambles y ajuste de hiperparámetros

    • Ajustaste hiperparámetros con grid search en un Random Forest
Predicción del CTR con Machine Learning en Python

Capítulo 4

  • Conceptos básicos y modelo

    • Viste cómo funcionan las redes neuronales

  • Ajuste de hiperparámetros

    • Ajustaste capas ocultas y máx. iteraciones

  • Evaluación del modelo

    • Calculaste F-beta y comparaste precisión vs. AUC de la ROC

  • Revisión y comparación

    • Repasaste todos los modelos y los comparaste en todas las métricas
Predicción del CTR con Machine Learning en Python

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