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最初のステップ

この演習では、基本的な DataFrame 操作を使ってサンプルデータをさっと確認し、CTR を最初に見ていきます。データはグローバルな主要広告プラットフォームである Avazu からのもので、さまざまなデバイス種類における、複数のウェブサイトやアプリでのユーザー行動を記録しています。

目的変数は click 列にあります。時刻は YYMMDDHH 形式で、いくつかの整数列があります。たとえば、デバイスの種類を表す device_type、バナー広告（ディスプレイ広告とも呼ばれます）の掲載位置を表す banner_pos などです。他の変数については後の章で扱います。

DataFrame 形式のサンプルデータは df として読み込まれています。pandas は pd としてワークスペースで利用できます。

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

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演習の手順

  • .isin() を使って変数 X を定義します。X は click 列以外のすべての列になります。
  • 変数 y を定義します。df.click で参照できます。
  • y のうち値が 1 の行の割合、つまりサンプルの CTR を y.sum() を使って出力します。

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。

# Look at basics of Dataframe 
print(df.head(5))
print(df.columns)

# Define X and y
X = df.____[:, ~df.columns.____(['click'])]
y = df.____

# Sample CTR
print("Sample CTR :\n", 
      y.____/len(y))
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