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연습 문제

네 가지 범주 평가하기

혼동 행렬은 네 가지 결과 범주(진양성 TP, 위양성 FP, 진음성 TN, 위음성 FN)를 확인하는 가장 직관적인 도구예요. 이 연습 문제에서는 sklearn의 표준 결정 트리 분류기 DecisionTreeClassifier()를 샘플 클릭 데이터에 적용하고, 이 네 가지 범주별 결과 개수를 계산해 볼 거예요.

작업 공간에서 pandas 모듈은 pd로 제공되며, 샘플 DataFrame은 df에 로드되어 있어요. 특징 변수는 X, 타깃 변수는 y에 준비되어 있어요. 추가로, sklearn.tree의 DecisionTreeClassifier를 사용할 수 있어요.

지침

100 XP
  • X와 y에 대해 학습용/테스트용 분할을 얻으세요.
  • 결정 트리 분류기를 정의하고 모델을 학습한 뒤 예측값 y_pred를 생성하세요.
  • 혼동 행렬을 사용해 각 결과 범주의 개수를 구하세요. 여기서 1은 양성(클릭), 0은 음성(비클릭)을 의미해요.
  • 예를 들어, 진음성은 [0,0], 진양성은 [1,1] 위치에 해당해요.