Úvod do míry prokliku

Předpovídání CTR pomocí Machine Learning v Pythonu

Kevin Huo

Instructor

Míra prokliku

  • Míra prokliku: počet kliknutí na reklamy / počet zobrazení reklam
  • Společnosti a marketéři chtějí míru prokliku maximalizovat
  • Predikce míry prokliku je pro společnosti a marketéry klíčová

Příklad reklamy na Facebooku

Předpovídání CTR pomocí Machine Learning v Pythonu

Pohled skrze klasifikaci

  • Klasifikace: přiřazování kategorií pozorováním
  • Klasifikátory využívají trénovací data a jsou vyhodnocovány na testovacích datech
  • Cílová proměnná: binární proměnná, 0/1 pro nekliknutí nebo kliknutí
  • Příznak: libovolná proměnná sloužící k predikci cílové proměnné

Příklad klasifikace s červenou a modrou

Předpovídání CTR pomocí Machine Learning v Pythonu

Stručný pohled na ukázková data

Ukázkové řádky z datové sady kliknutí na reklamy

  • Každý řádek představuje konkrétní výsledek kliknutí nebo nekliknutí daného uživatele na danou reklamu
  • Filtrování sloupců lze provést pomocí .isin(): df.columns.isin(['device'])]
  • Pokud je y sloupec s kliknutími, CTR lze získat takto: y.sum()/len(y)
Předpovídání CTR pomocí Machine Learning v Pythonu

Analýza příznaků

print(df.device_type.value_counts())

1    45902
0    2947

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

0     633
1    7890
Předpovídání CTR pomocí Machine Learning v Pythonu

Pojďme si procvičit!

Předpovídání CTR pomocí Machine Learning v Pythonu

Preparing Video For Download...