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決定係数

決定係数は、線形回帰の直線が観測値にどれだけ適合しているかを示す尺度です。単回帰では、説明変数と目的変数の相関の二乗に等しくなります。

ここでは、広告パイプラインの第2段階、つまりインプレッションに対するクリックの反応のモデリングをもう一度見ていきます。利用できるモデルは2つあります。mdl_click_vs_impression_orign_clicksn_impressions に対して回帰したモデルです。mdl_click_vs_impression_trans は第2章で見た変換済みモデルで、n_clicks の 0.25 乗を、n_impressions の 0.25 乗に対して回帰しています。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶstatsmodelsによる回帰入門

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実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Print a summary of mdl_click_vs_impression_orig
print(____)

# Print a summary of mdl_click_vs_impression_trans
print(____)
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