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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

最初のCTRモデル

この演習では、Avazuデータセットに対して決定木を用いた最初のCTRモデルを構築し、sklearn の accuracy_score() を使ってモデルの正解率を評価します。さらに、以前のように分割位置を手動で決めるのではなく、sklearn の train_test_split() を使って学習用とテスト用のデータに分割します。

ワークスペースには、サンプルデータのDataFrame df、そして sklearn と pandas（pd として）が読み込まれています。

ここでは基本的な学習・テスト分割を行い、正解率で結果を評価します。

指示

100 XP
  • click 列に基づいて、特徴量を X、目的変数を y にそれぞれ定義します。
  • train_test_split(X, y) を使ってデータを学習用とテスト用に分割します。
  • 決定木分類器を作成します。
  • 分類器で予測を作成し、その予測の正解率を評価します。