Giới thiệu về tỷ lệ nhấp (CTR)

Dự đoán CTR với Machine Learning trong Python

Kevin Huo

Instructor

Tỷ lệ nhấp (CTR)

  • Tỷ lệ nhấp: số lần nhấp quảng cáo / số lần hiển thị quảng cáo
  • Doanh nghiệp và marketer muốn tối đa hóa CTR
  • Dự đoán CTR là then chốt cho doanh nghiệp và marketer

Ví dụ quảng cáo trên Facebook

Dự đoán CTR với Machine Learning trong Python

Góc nhìn phân loại

  • Phân loại: gán nhãn cho quan sát
  • Bộ phân loại học trên dữ liệu huấn luyện, đánh giá trên dữ liệu kiểm tra
  • Mục tiêu: biến nhị phân 0/1 cho không nhấp hoặc nhấp
  • Đặc trưng: biến dùng để dự đoán mục tiêu

Ví dụ phân loại với đỏ và xanh

Dự đoán CTR với Machine Learning trong Python

Xem nhanh dữ liệu mẫu

Một vài dòng mẫu từ dữ liệu nhấp quảng cáo

  • Mỗi dòng là kết quả nhấp hoặc không nhấp của một người dùng cho một quảng cáo
  • Lọc cột bằng .isin(): df.columns.isin(['device'])]
  • Giả sử y là cột nhấp, tính CTR: y.sum()/len(y)
Dự đoán CTR với Machine Learning trong Python

Phân tích đặc trưng

print(df.device_type.value_counts())

1    45902
0    2947

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

0     633
1    7890
Dự đoán CTR với Machine Learning trong Python

Hãy luyện tập!

Dự đoán CTR với Machine Learning trong Python

Preparing Video For Download...