ROI от расходов на рекламу
Окупаемость инвестиций (ROI) в рекламные расходы можно охарактеризовать с помощью четырёх категорий матрицы ошибок. Эта величина определяется как отношение общей прибыли к общим затратам. Если она больше 1, это означает, что общая прибыль превысила затраты, и наоборот. В этом упражнении вы вычислите примерный ROI, предполагая фиксированное значение r — прибыль от одного клика на количество показов, и cost — стоимость на количество показов.
Модуль pandas доступен как pd в вашей рабочей среде, а пример DataFrame загружен как df. Массивы y_test (целевые значения тестовой выборки) и y_pred (предсказанные целевые значения) готовы к использованию. Кроме того, доступен DecisionTreeClassifier из sklearn.tree.
Это упражнение является частью курса
Прогнозирование CTR с помощью машинного обучения на Python
Инструкции к упражнению
- Вычислите матрицу ошибок и получите четыре категории, преобразовав матрицу в одномерный массив с помощью
.ravel(). - Рассчитайте общую прибыль (используя
r) и общие затраты (используяcost) на основе значений из четырёх категорий. - Вычислите итоговый ROI.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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))