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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

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。

指示1 / 3

undefined XP
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  • 特徴量に標準化（standard scaling）を適用します。
  • データを学習用とテスト用に分割します。