Tổng quan mô hình machine learning

Dự đoán CTR với Machine Learning trong Python

Kevin Huo

Instructor

Logistic regression

Ví dụ Logistic Regression với các điểm đỏ và xanh

  • Logistic regression: bộ phân loại tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập
Dự đoán CTR với Machine Learning trong Python

Huấn luyện mô hình

  • Tạo mô hình: clf = LogisticRegression()
  • Mỗi bộ phân loại có phương thức fit() nhận X_train, y_train: clf.fit(X_train, y_train)
  • X_train là vector đặc trưng huấn luyện, y_train là vector mục tiêu huấn luyện
  • Chỉ dùng dữ liệu huấn luyện để tránh “nhìn trước đáp án”
Dự đoán CTR với Machine Learning trong Python

Kiểm thử mô hình

  • Mỗi bộ phân loại có predict() nhận X_test để tạo y_test như sau:
    array([0, 1, 1, ..., 1, 0, 1])
  • predict_proba() trả về điểm xác suất
    array([0.2, 0.8], [0.4, 0.6] ..., [0.1, 0.9] [0.3, 0.7]])
  • Điểm phản ánh xác suất một quảng cáo được người dùng đó nhấp
Dự đoán CTR với Machine Learning trong Python

Đánh giá mô hình

  • Accuracy: tỷ lệ mục tiêu kiểm thử được dự đoán đúng
  • accuracy_score(y_test, y_pred)
  • Không nên là thước đo duy nhất, nhất là với dữ liệu lệch lớp
  • Dự đoán CTR là ví dụ điển hình về lệch lớp
Dự đoán CTR với Machine Learning trong Python

Ayo berlatih!

Dự đoán CTR với Machine Learning trong Python

Preparing Video For Download...