CTR向けのMLP
この演習では、広告のCTRデータセットに対して、基本的なMLPモデルの正解率（accuracy）とROC曲線のAUCを評価します。学習用とテスト用に分割する前に、特徴量を標準化するのを忘れないでください。
X は特徴量のDataFrame、y は目的変数のDataFrameとして利用できます。sklearn と、pd としての pandas もワークスペースで利用可能です。
この演習はコースの一部です
PythonでMachine Learningを使ってCTRを予測する
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。
# 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)