Prezentare generală a modelelor de machine learning

Predicția CTR cu Machine Learning în Python

Kevin Huo

Instructor

Regresia logistică

Exemplu de regresie logistică cu puncte roșii și albastre

  • Regresia logistică: clasificator liniar între variabila dependentă și variabilele independente
Predicția CTR cu Machine Learning în Python

Antrenarea modelului

  • Modelul se creează astfel: clf = LogisticRegression()
  • Fiecare clasificator are o metodă fit() care primește X_train, y_train: clf.fit(X_train, y_train)
  • X_train este vectorul de caracteristici de antrenament, y_train este vectorul de ținte de antrenament
  • Clasificatorul trebuie să vadă doar datele de antrenament, pentru a evita "cunoașterea răspunsurilor în prealabil"
Predicția CTR cu Machine Learning în Python

Testarea modelului

  • Fiecare clasificator are o metodă predict() care primește X_test și generează y_test astfel:
    array([0, 1, 1, ..., 1, 0, 1])
  • Metoda predict_proba() produce scoruri de probabilitate
    array([0.2, 0.8], [0.4, 0.6] ..., [0.1, 0.9] [0.3, 0.7]])
  • Scorul reflectă probabilitatea ca un anumit anunț să fie accesat de un anumit utilizator
Predicția CTR cu Machine Learning în Python

Evaluarea modelului

  • Acuratețe: procentul de ținte de test identificate corect
  • accuracy_score(y_test, y_pred)
  • Nu trebuie să fie singura metrică de evaluare, în special pentru seturi de date dezechilibrate
  • Predicția CTR este un exemplu în care clasele sunt dezechilibrate
Predicția CTR cu Machine Learning în Python

Să exersăm!

Predicția CTR cu Machine Learning în Python

Preparing Video For Download...