Makine öğrenimi modellerine genel bakış

Python ile Machine Learning kullanarak TOB tahmini

Kevin Huo

Instructor

Lojistik regresyon

Kırmızı ve mavi noktalarla Lojistik Regresyon örneği

  • Lojistik regresyon: bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasında doğrusal sınıflandırıcı
Python ile Machine Learning kullanarak TOB tahmini

Modeli eğitme

  • Model şu şekilde oluşturulur: clf = LogisticRegression()
  • Her sınıflandırıcının fit() metodu vardır; X_train, y_train alır: clf.fit(X_train, y_train)
  • X_train eğitim özellikleri, y_train eğitim hedefleridir
  • Sınıflandırıcı, cevapları önceden görmemek için yalnızca eğitim verisini görmelidir
Python ile Machine Learning kullanarak TOB tahmini

Modeli test etme

  • Her sınıflandırıcının predict() metodu vardır; X_test alır ve y_test üretir:
    array([0, 1, 1, ..., 1, 0, 1])
  • predict_proba() olasılık skorları üretir
    array([0.2, 0.8], [0.4, 0.6] ..., [0.1, 0.9] [0.3, 0.7]])
  • Skor, belirli bir kullanıcının belirli bir reklama tıklama olasılığını yansıtır
Python ile Machine Learning kullanarak TOB tahmini

Modeli değerlendirme

  • Doğruluk: doğru tahmin edilen test hedeflerinin yüzdesi
  • accuracy_score(y_test, y_pred)
  • Özellikle dengesiz veri kümelerinde tek ölçüt olmamalıdır
  • CTR tahmini, sınıfların dengesiz olduğu bir örnektir
Python ile Machine Learning kullanarak TOB tahmini

Haydi pratik yapalım!

Python ile Machine Learning kullanarak TOB tahmini

Preparing Video For Download...