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광고 지출의 ROI

광고 지출에 대한 ROI(Return on Investment)는 혼동 행렬의 네 가지 결과를 활용해 분류할 수 있어요. ROI는 총수익을 총비용으로 나눈 비율로 정의합니다. 이 값이 1보다 크면 총수익이 총비용보다 크다는 뜻이고, 반대의 경우는 그 반대예요. 이 연습 문제에서는 고정된 r(노출 수 대비 클릭 1회당 수익)과 cost(노출 수 대비 비용)를 가정하고 샘플 ROI를 계산해 보겠습니다.

작업 공간에는 pandas 모듈이 pd로 제공되며, 샘플 DataFrame df가 로드되어 있어요. 또한 y_test(테스트 세트의 타깃 값)와 y_pred(예측된 타깃 값) 배열을 사용할 수 있어요. 추가로, sklearn.tree의 DecisionTreeClassifier도 사용할 수 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 Machine Learning을 활용한 CTR 예측

강의 보기

연습 안내

  • 혼동 행렬을 계산한 뒤 .ravel()을 사용해 평탄화하여 네 가지 범주 값을 가져오세요.
  • 네 가지 범주에서 얻은 값을 사용해 총수익(r 사용)과 총비용(cost 사용)을 계산하세요.
  • 총 ROI를 계산하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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))
코드 편집 및 실행