Machine learning मॉडल्स का ओवरव्यू

Python में Machine Learning के साथ CTR प्रेडिक्शन

Kevin Huo

Instructor

Logistic regression

लाल और नीले डॉट्स के साथ Logistic Regression का उदाहरण

Logistic regression: dependent वैरिएबल और independent वैरिएबल्स के बीच linear classifier

मॉडल को ट्रेन करना

मॉडल ऐसे बनाएँ: clf = LogisticRegression()
हर classifier में fit() मेथड होता है जो X_train, y_train लेता है: clf.fit(X_train, y_train)
X_train training फीचर्स का वेक्टर है, y_train training टारगेट्स का वेक्टर है
classifier को केवल training डेटा ही दिखाएँ ताकि वह "पहले से उत्तर न देखे"

मॉडल को टेस्ट करना

हर classifier में predict() मेथड होता है जो X_test लेकर y_test जनरेट करता है:
```
array([0, 1, 1, ..., 1, 0, 1])
```

predict_proba() मेथड probability स्कोर देता है
```
array([0.2, 0.8], [0.4, 0.6] ..., [0.1, 0.9] [0.3, 0.7]])
```

स्कोर दर्शाता है कि कोई विशेष यूज़र किसी विशेष ad पर क्लिक करेगा, इसकी probability

मॉडल का मूल्यांकन

Accuracy: सही पहचाने गए test टारगेट्स का प्रतिशत
accuracy_score(y_test, y_pred)
मॉडल आँकने का यह अकेला मेट्रिक नहीं होना चाहिए, खासकर imbalanced डेटासेट्स में
CTR prediction एक उदाहरण है जहाँ classes imbalanced होती हैं

अभ्यास करते हैं!

Python में Machine Learning के साथ CTR प्रेडिक्शन

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