Tıklanma oranlarına giriş

Python ile Machine Learning kullanarak TOB tahmini

Kevin Huo

Instructor

Tıklanma oranları

  • Tıklanma oranı (CTR): reklam tıklaması sayısı / reklam görüntülenme sayısı
  • Reklam verenler ve pazarlamacılar CTR’yi en yükseğe çıkarmak ister
  • CTR’yi tahmin etmek şirketler ve pazarlamacılar için kritiktir

Facebook’tan reklam örneği

Python ile Machine Learning kullanarak TOB tahmini

Sınıflandırma merceği

  • Sınıflandırma: gözlemlere kategori atama
  • Sınıflandırıcılar eğitim verisini kullanır, test verisiyle değerlendirilir
  • Hedef: tıklama yok/var için 0/1 ikili değişken
  • Özellik: hedefi tahmin etmeye yardımcı olan her değişken

Kırmızı ve mavi ile sınıflandırma örneği

Python ile Machine Learning kullanarak TOB tahmini

Örnek veriye kısa bakış

Reklam tıklama veri kümesinden örnek satırlar

  • Her satır, belirli bir kullanıcı ve reklam için tıklandı/tıklanmadı sonucunu gösterir
  • Sütun filtreleme .isin() ile yapılabilir: df.columns.isin(['device'])]
  • y tıklama sütunuysa, CTR şu şekilde bulunur: y.sum()/len(y)
Python ile Machine Learning kullanarak TOB tahmini

Özellikleri analiz etme

print(df.device_type.value_counts())

1    45902
0    2947

print(df.groupby('device_type')['click'].sum())

0     633
1    7890
Python ile Machine Learning kullanarak TOB tahmini

Hadi pratik yapalım!

Python ile Machine Learning kullanarak TOB tahmini

Preparing Video For Download...