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CTR के लिए MLPs

इस अभ्यास में, आप विज्ञापन CTR डेटासेट पर एक बेसिक MLP मॉडल के लिए accuracy स्कोर और ROC कर्व का AUC दोनों का मूल्यांकन करेंगे। ध्यान रखें कि training और testing में बाँटने से पहले फीचर्स को standardize करना है!

X फीचर्स वाला DataFrame उपलब्ध है, और y target वैल्यूज़ वाला DataFrame उपलब्ध है। आपके workspace में sklearn और pandas नाम से pd भी उपलब्ध हैं।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Machine Learning के साथ CTR प्रेडिक्शन

पाठ्यक्रम देखें

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Scale features and split into training and testing
X_scaled = ____().____(X)
X_train, X_test, y_train, y_test = ____(
  X_scaled, y, test_size = .2, random_state = 0)
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