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  3. PythonでMachine Learningを使ってCTRを予測する
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演習

適合率とROIを評価する

この演習では、前の演習を発展させ、MLPClassifier を実行し、これまでに実行した他の3つの分類器と比較します。各分類器について、適合率（precision）と広告費に対する推定ROIを計算します。これまでと同様に、X と y の学習用・テスト用分割はそれぞれ X_train、X_test、y_train、y_test として用意されており、特徴量はすでに標準化されています。

指示1 / 2

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  • 1
    • 分類器のリストを反復処理して、スコアと予測を取得します。
    • その後、precision_score() で適合率を評価します。
  • 2
    • 分類器を反復処理して、広告費に対するROIを計算します。