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ROI des dépenses publicitaires

Le rendement du capital investi (ROI) des dépenses publicitaires peut être catégorisé à l'aide des quatre issues d'une matrice de confusion. Cette quantité est définie comme le ratio entre le rendement total et le coût total. Si cette quantité est supérieure à 1, cela indique que le rendement total est supérieur au coût total, et l'inverse sinon. Dans cet exercice, vous allez calculer un ROI d'exemple en supposant un r fixe, le rendement d'un clic par nombre d'impressions, et cost, le coût par nombre d'impressions.

Le module pandas est disponible sous pd dans votre espace de travail et l'exemple de DataFrame est chargé sous df. Les tableaux y_test (valeurs cibles de l'ensemble de test) et y_pred (valeurs cibles prédites) sont disponibles. De plus, DecisionTreeClassifier de sklearn.tree est disponible.

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Prédire le CTR avec le Machine Learning en Python

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Instructions de l’exercice

  • Calculez la matrice de confusion et récupérez les quatre catégories en aplatissant la matrice avec .ravel().
  • Calculez le rendement total (avec r) et le coût total (avec cost) à partir des quantités des quatre catégories.
  • Calculez le ROI total.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Compute confusion matrix and get four categories
conf_matrix = ____(y_test, y_pred)
tn, fp, fn, tp = conf_matrix.____

# Calculate total return, total spent, and ROI
r = 0.2
cost = 0.05
total_return = ____ * r
total_cost = (____ + ____) * cost 
roi = ____ / ____
print("Total return: %s, Total cost: %s, ROI: %s" %(
  total_return, total_cost, roi))
Modifier et exécuter le code