เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

MLP สำหรับ CTR

ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะประเมินทั้งค่าความแม่นยำและ AUC ของ ROC curve สำหรับโมเดล MLP พื้นฐานบนชุดข้อมูล CTR ของโฆษณา อย่าลืม standardize ฟีเจอร์ก่อนแบ่งข้อมูลเป็นชุด training และ testing!

X คือ DataFrame ที่มีฟีเจอร์ และ y คือ DataFrame ที่มีค่าเป้าหมาย นอกจากนี้ยังมี sklearn และ pandas ในชื่อ pd พร้อมใช้งานใน workspace แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การพยากรณ์ CTR ด้วย Machine Learning ใน Python

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Scale features and split into training and testing
X_scaled = ____().____(X)
X_train, X_test, y_train, y_test = ____(
  X_scaled, y, test_size = .2, random_state = 0)
แก้ไขและรันโค้ด