點擊率簡介

用 Python 透過機器學習預測 CTR

Kevin Huo

Instructor

點擊率

  • 點擊率：廣告被點擊次數／廣告曝光次數
  • 投放廣告的公司與行銷人員想要讓點擊率最大化
  • 預測點擊率對公司與行銷人員至關重要

Facebook 廣告範例

用 Python 透過機器學習預測 CTR

以分類視角

  • 分類：為觀測值指派類別
  • 分類器用訓練資料學習，並以測試資料評估
  • 目標：二元變數，0/1 代表未點擊／點擊
  • 特徵：用來協助預測目標的任何變數

紅藍分類範例

用 Python 透過機器學習預測 CTR

快速看看樣本資料

廣告點擊資料集的樣本列

  • 每一列表示特定使用者對特定廣告的點擊／未點擊結果
  • 可用 .isin() 篩選欄位：df.columns.isin(['device'])]
  • 若 y 是點擊欄位，CTR 可由 y.sum()/len(y) 求得
用 Python 透過機器學習預測 CTR

分析特徵

print(df.device_type.value_counts())

1    45902
0    2947

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

0     633
1    7890
用 Python 透過機器學習預測 CTR

一起來練習吧！

用 Python 透過機器學習預測 CTR

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