मॉडल ट्यूनिंग

Python में Machine Learning के साथ CTR प्रेडिक्शन

Kevin Huo

Instructor

Regularization

नीली और हरी रेखा वाला रेग्युलराइज़ेशन उदाहरण

Regularization: मॉडल में पैरामीटर के कोएफिशिएंट्स के मान बदलकर overfitting कम करना।
Regularization से परफॉर्मेंस मैट्रिक्स बेहतर हो सकते हैं और ad spend का ROI बढ़ सकता है।

Regularization के उदाहरण

Logistic Regression: C पैरामीटर regularization strength का इनवर्स है।
कम से ज़्यादा complex: C=0.05 < C=0.5 < C=1
Decision Tree: max_depth पेड़ की अधिकतम गहराई नियंत्रित करता है।
कम से ज़्यादा complex: max_depth=3 < max_depth=5 < max_depth=10

Cross validation

K-fold क्रॉस वैलिडेशन

k folds में, हर fold को testing set (validation) के रूप में लें, और बाकी k-1 को training के लिए।
इस तरह मॉडल परफॉर्मेंस के k evaluations मिलते हैं।
ध्यान दें, अलग evaluation testing set फिर भी रहता है।

Cross validation के उदाहरण

k_fold = KFold(n_splits = 4, random_state = 0, shuffle = True)

for i in [3, 5, 10]:
  clf = DecisionTreeClassifier(max_depth = i)
  cv_precision = cross_val_score(
    clf, X_train, y_train, cv = k_fold, 
    scoring = 'precision_weighted')

Scoring strings: precision_weighted, recall_weighted, roc_auc

अभ्यास करते हैं!

Python में Machine Learning के साथ CTR प्रेडिक्शन