Predicția CTR cu Machine Learning în Python
Kevin Huo
Instructor

| is_student | loan | |
|---|---|---|
| middle_aged | 1 | |
| youth | no | 0 |
| youth | yes | 1 |
clf = DecisionTreeClassifier()Similar regresiei logistice, arborele de decizie folosește clf.fit(X_train, y_train) pentru antrenare și clf.predict(X_test) pentru etichete de test:
array([0, 1, 1, ..., 1, 0, 1])
clf.predict_proba(X_test) pentru scoruri de probabilitate:
array([0.2, 0.8], [0.4, 0.6] ..., [0.1, 0.9] [0.3, 0.7]])
Exemplu de împărțire aleatorie a datelor de antrenare și testare, unde datele de test reprezintă 30% din eșantion: train_test_split(X, y, test_size = .3, random_state = 0)

Y_score = clf.predict_proba(X_test)
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(Y_test, Y_score[:, 1])
roc_curve() preia ca intrări: array-urile de test și scorroc_auc = auc(fpr, tpr)
auc() preia ca intrări: array-urile fals pozitiv și adevărat pozitiv
Dacă modelul este precis, dar CTR este scăzut, reevaluați mesajul publicitar și audiența țintă
Predicția CTR cu Machine Learning în Python