Introducere în ratele de clic

Predicția CTR cu Machine Learning în Python

Kevin Huo

Instructor

Rate de clic

  • Rata de clic: # clicuri pe anunțuri / # afișări ale anunțurilor
  • Companiile și agenții de publicitate doresc să maximizeze rata de clic
  • Predicția ratelor de clic este esențială pentru companii și agenți de publicitate

Exemplu de anunț de pe Facebook

Predicția CTR cu Machine Learning în Python

O perspectivă de clasificare

  • Clasificare: atribuirea de categorii observațiilor
  • Clasificatorii utilizează date de antrenament și sunt evaluați pe date de test
  • Țintă: variabilă binară, 0/1 pentru ne-clic sau clic
  • Caracteristică: orice variabilă utilizată pentru a prezice ținta

Exemplu de clasificare cu roșu și albastru

Predicția CTR cu Machine Learning în Python

O scurtă privire asupra datelor eșantion

Rânduri exemplu din setul de date privind clicurile pe anunțuri

  • Fiecare rând reprezintă un rezultat de clic sau ne-clic pentru un utilizator și un anunț dat
  • Filtrarea coloanelor se poate face prin .isin(): df.columns.isin(['device'])]
  • Presupunând că y este o coloană de clicuri, CTR se calculează cu: y.sum()/len(y)
Predicția CTR cu Machine Learning în Python

Analiza caracteristicilor

print(df.device_type.value_counts())

1    45902
0    2947

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

0     633
1    7890
Predicția CTR cu Machine Learning în Python

Să exersăm!

Predicția CTR cu Machine Learning în Python

Preparing Video For Download...