Distribuições por CTR

Para qualquer feature individual, é útil observar tanto a distribuição dessa feature quanto como ela varia em relação à variável de interesse. Neste exercício, você vai explorar a feature search_engine_type, que representa um inteiro indicando o mecanismo de busca, como Google ou Bing, pelo qual o usuário demonstrou intenção antes do anúncio. Por motivos de privacidade, essas categorias são anônimas. Primeiro, você vai construir e visualizar a distribuição de search_engine_type. Depois, vai ver como a CTR varia de acordo com o valor de search_engine_type, de forma semelhante ao que você fez com a CTR por tipo de dispositivo e posição do banner no capítulo anterior.

Dados de exemplo em formato DataFrame estão carregados como df. pandas como pd também está disponível no seu ambiente.

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exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Construct bar chart for clicks by search engine type
se_df = df.____(['search_engine_type', 'click']).size().unstack()
se_df.plot(kind = 'bar', title = 'Value frequency for search engine type')
plt.show()

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Provavelmente você chegou até aqui porque clicou em um link. Neste capítulo, você vai entender por que as taxas de cliques (CTR) são essenciais para a publicidade direcionada, como fazer manipulações básicas de DataFrame, e como usar modelos de Machine Learning para prever CTR.

Exercise 1: Introdução às taxas de cliques (CTR)Exercise 2: Primeiros passos Exercise 3: Exploração de features Exercise 4: Primeira avaliação dos dados Exercise 5: Visão geral dos modelos de Machine Learning Exercise 6: Regressão logística para câncer de mama Exercise 7: Regressão logística para imagens Exercise 8: Um segundo modelo simples Exercise 9: Previsão de CTR usando árvores de decisão Exercise 10: Implementação do modelo Exercise 11: Seu primeiro modelo de CTR Exercise 12: Além da acurácia

Este capítulo apresenta as bases da análise exploratória de dados (EDA). Com dados de exemplo, você vai usar a biblioteca pandas para examinar colunas e tipos de dados, explorar dados ausentes e aplicar hashing para fazer engenharia de features em variáveis categóricas. Tudo isso é importante ao explorar features para previsões de CTR mais precisas.

Exercise 1: Análise exploratória de dados Exercise 2: Um primeiro olhar Exercise 3: Verificando valores ausentes Exercise 4: Distribuições por CTR

Exercicio Atual

Exercise 5: Engenharia de atributos Exercise 6: Analisando colunas de datetime Exercise 7: Convertendo variáveis categóricas Exercise 8: Criando novas features Exercise 9: Padronizando recursos Exercise 10: Normalização logarítmica Exercise 11: Entendendo a padronização Exercise 12: Padronização (standard scaling)

Hora de ir mais fundo. Veja como usar medidas de desempenho do modelo, incluindo precisão e recall, para responder a perguntas do mundo real, como avaliar o ROI do gasto com anúncios. Você também vai aprender formas de melhorar essas métricas de avaliação, como métodos de ensemble e ajuste de hiperparâmetros.

Exercise 1: Aplicações da avaliação de métricas Exercise 2: Quatro categorias de resultados Exercise 3: Avaliando quatro categorias Exercise 4: ROI em gastos com anúncios Exercise 5: Avaliação de modelos Exercise 6: Precisão e revocação Exercise 7: Baseline Exercise 8: Comparação de classificadores Exercise 9: Ajustando modelos Exercise 10: Regularização Exercise 11: Validação cruzada Exercise 12: Seleção de modelo Exercise 13: Ensembles e ajuste de hiperparâmetros Exercise 14: Entendendo o ajuste de hiperparâmetros Exercise 15: Random forests Exercise 16: Busca em grade

Os lucros podem ser fortemente impactados pelo CTR da sua campanha. Neste capítulo, você vai aprender como deep learning pode ajudar a reduzir esse risco. O foco será em perceptron multicamadas (MLP) e redes neurais, e em como esses modelos capturam relações complexas entre variáveis para prever o CTR com mais precisão. Por fim, você vai explorar como aplicar noções básicas de ajuste de hiperparâmetros e regularização em modelos de classificação.

Exercise 1: Introdução ao deep learning Exercise 2: Entendendo MLPs Exercise 3: Modelo inicial Exercise 4: MLPs para CTR Exercise 5: Ajuste de hiperparâmetros em deep learning Exercise 6: Ajuste de hiperparâmetros em MLPs Exercise 7: Variando hiperparâmetros Exercise 8: Busca em grade para MLP Exercise 9: Avaliação do modelo Exercise 10: Pontuação F-beta Exercise 11: Baixa precisão e AUC alta Exercise 12: Precisão, ROI e AUC Exercise 13: Revisão e comparação de modelos Exercise 14: Aquecimento: comparação de modelos Exercise 15: Avaliando precisão e ROI Exercise 16: Pontuação total Exercise 17: Vídeo de encerramento