क्लिक-थ्रू रेट का परिचय
Python में Machine Learning के साथ CTR प्रेडिक्शन
Kevin Huo
Instructor
क्लिक-थ्रू रेट्स
- क्लिक-थ्रू रेट: विज्ञापनों पर क्लिकों की संख्या / विज्ञापनों के व्यूज़ की संख्या
- विज्ञापन देने वाली कंपनियाँ और मार्केटर CTR अधिकतम करना चाहते हैं
- CTR की भविष्यवाणी कंपनियों और मार्केटरों के लिए अहम है
क्लासिफिकेशन का नज़रिया
- क्लासिफिकेशन: ऑब्ज़र्वेशंस को श्रेणियाँ सौंपना
- क्लासिफायर ट्रेनिंग डेटा पर सीखते हैं और टेस्टिंग डेटा पर आँके जाते हैं
- टारगेट: बाइनरी वैरिएबल, 0/1 नॉन-क्लिक या क्लिक
- फीचर: कोई भी वैरिएबल जो टारगेट की भविष्यवाणी में मदद करे
सैंपल डेटा पर एक त्वरित नज़र
- हर पंक्ति किसी यूज़र और किसी ऐड के लिए क्लिक या नो-क्लिक का नतीजा दिखाती है
- कॉलम फ़िल्टर करना
.isin()से किया जा सकता है:df.columns.isin(['device'])] - मान लें
yक्लिक का कॉलम है, तो CTR होगा:y.sum()/len(y)
