広告費のROI
広告費の投資利益率（ROI）は、混同行列の4つの結果カテゴリを用いて表せます。ROIは総リターンと総コストの比として定義され、この値が1より大きければ総リターンが総コストを上回り、1未満であればその逆を意味します。この演習では、インプレッションあたりのクリックによるリターンを表す一定の r、およびインプレッションあたりのコストを表す cost を仮定して、サンプルのROIを計算します。
pandas モジュールはワークスペースで pd として利用可能で、サンプルの DataFrame は df として読み込まれています。配列 y_test（テストセットの目的変数）と y_pred（予測した目的変数）も利用できます。さらに、sklearn.tree から DecisionTreeClassifier が利用可能です。
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
演習の手順
- 混同行列を計算し、
.ravel()を使って平坦化し、4つのカテゴリを取得します。 - 4つのカテゴリの数量を用いて、
rを使った総リターンと、costを使った総コストを計算します。 - 総ROIを計算します。
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。
# Compute confusion matrix and get four categories
conf_matrix = ____(y_test, y_pred)
tn, fp, fn, tp = conf_matrix.____
# Calculate total return, total spent, and ROI
r = 0.2
cost = 0.05
total_return = ____ * r
total_cost = (____ + ____) * cost
roi = ____ / ____
print("Total return: %s, Total cost: %s, ROI: %s" %(
total_return, total_cost, roi))