1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Przewidywanie CTR z użyciem uczenia maszynowego w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Eksploracja cech

Korzystając z tego samego zbioru danych Avazu, przeanalizujesz rozkład wartości kolumn device_type i banner_pos, a także sprawdzisz, jak zmienia się CTR w zależności od nich.

Przykładowe dane w postaci DataFrame są wczytane jako df. Zmienne X i y utworzone w poprzednim ćwiczeniu są dostępne w twoim środowisku pracy. Biblioteka pandas zaimportowana jako pd również jest dostępna.

Instrukcje 1/2

undefined XP
  • 1
    • Znajdź częstości wartości dla każdego device_type za pomocą .value_counts().
    • Wyświetl CTR w próbce z podziałem na device_type.
  • 2
    • Znajdź częstości wartości dla każdego banner_pos za pomocą .value_counts().
    • Wyświetl CTR w próbce z podziałem na banner_pos.