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  3. Python으로 Machine Learning을 활용한 CTR 예측
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연습 문제

분류기 비교

ROI 프레임워크는 서로 다른 분류기에 적용해 정밀도와 재현율이 높아질수록 ROI가 어떻게 높아지는지 확인할 수 있어요. 참고로, 이전에 만든 기준선 분류기는 설계상 참양성 tp와 거짓양성 fp이 모두 0이므로 총 수익과 비용이 0이 됩니다. 이 연습 문제에서는 ROI 프레임워크를 사용해 로지스틱 회귀와 의사결정나무 분류기를 비교해 봅니다.

작업 공간에는 X_train, y_train, X_test, y_test가 준비되어 있고, pandas는 pd, numpy는 np로 불러와져 있어요. sklearn.linear_model의 LogisticRegression()도 사용할 수 있습니다.

지침 1/2

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  • 1
    • 로지스틱 회귀 분류기를 만들고 테스트 예측을 생성하세요.
    • 총 수익, 총 지출, ROI를 계산하세요.
  • 2
    • 의사결정나무 분류기를 만들고 테스트 예측을 생성하세요.
    • 총 수익, 총 비용, ROI를 계산하세요.