1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Předpovídání CTR pomocí Machine Learning v Pythonu
Connected

cvičení

První model pro predikci CTR

V tomto cvičení sestavíš první model pro predikci CTR na datasetu Avazu pomocí rozhodovacího stromu a vyhodnotíš jeho přesnost pomocí funkce accuracy_score() z knihovny sklearn. Navíc použiješ funkci train_test_split() z sklearn k rozdělení dat na trénovací a testovací část – místo ručního definování dělicího bodu jako dříve.

V pracovním prostředí máš načtená ukázková data ve formě DataFrame jako df spolu s knihovnami sklearn a pandas jako pd.

Provedeme základní rozdělení na trénovací a testovací data a výsledky vyhodnotíme pomocí přesnosti.

Pokyny

100 XP
  • Definuj X jako příznaky a y jako cílové hodnoty na základě sloupce click.
  • Rozděl data na trénovací a testovací sadu pomocí train_test_split(X, y).
  • Vytvoř klasifikátor rozhodovacího stromu.
  • Vygeneruj předpovědi pomocí klasifikátoru a vyhodnoť jejich přesnost.