ÎncepețiÎncepe gratuit

Comparație introductivă a modelelor

În acest exercițiu, vei realiza o comparație de bază a celor patru categorii de rezultate între MLP-uri și Păduri Aleatoare, folosind o matrice de confuzie. Aceasta este o pregătire pentru analiza tuturor modelelor studiate în curs. Exercițiul de încălzire îți va permite să compari implementarea acestor modele și evaluarea lor pentru predicția CTR.

În spațiul de lucru, avem împărțirile de antrenament și testare pentru X și y, sub forma X_train, X_test pentru X, respectiv y_train, y_test pentru y. Reamintește-ți că X conține caracteristicile create de noi, cu detalii despre utilizator, dispozitiv și site, iar y conține variabila țintă (dacă reclama a fost accesată sau nu). X a fost deja scalat cu ajutorul unui StandardScaler(). Pentru viitoarele modele de predicție CTR, configurarea va fi analogă.

Acest exercițiu face parte din cursul

Predicția CTR cu Machine Learning în Python

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create the list of models in the order below
names = ['Random Forest', 'Multi-Layer Perceptron']
classifiers = [RandomForestClassifier(), 
               ____(____ = (10, ),
                             ____ = 40)]

# Produce a confusion matrix for all classifiers
for name, classifier in zip(names, classifiers):
  print("Evaluating classifier: %s" %(name))
  classifier.fit(____, ____)
  y_pred = classifier.predict(____)
  conf_matrix = confusion_matrix(____, ____)
  print(conf_matrix)
Editează și rulează codul