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

cvičení

Porovnání klasifikátorů

Framework pro výpočet ROI lze spustit napříč různými klasifikátory a sledovat, jak vyšší přesnost (precision) a úplnost (recall) vedou k vyšším hodnotám ROI. Základní klasifikátor, který jsi vytvořil/a, by měl celkový výnos i náklady rovny 0, protože skutečně pozitivní výsledky tp i falešně pozitivní výsledky fp budou ze své podstaty nulové. V tomto cvičení použiješ framework ROI k porovnání logistické regrese a klasifikátoru rozhodovacího stromu.

V prostředí máš k dispozici X_train, y_train, X_test, y_test spolu s pandas jako pd a numpy jako np. K dispozici je také LogisticRegression() z sklearn.linear_model.

Instrukce 1/2

undefined XP
  • 1
    • Vytvoř klasifikátor logistické regrese a vygeneruj predikce na testovacích datech.
    • Vypočítej celkový výnos, celkové náklady a ROI.
  • 2
    • Vytvoř klasifikátor rozhodovacího stromu a vygeneruj predikce na testovacích datech.
    • Vypočítej celkový výnos, celkové náklady a ROI.