BaşlayınÜcretsiz başlayın

Model karşılaştırmasına ısınma

Bu egzersizde, bir karışıklık matrisi (confusion matrix) kullanarak MLP'ler ve Random Forest'lar arasındaki dört sonuç kategorisinin temel bir karşılaştırmasını yapacaksın. Bu, ele aldığımız tüm modellerin analizine hazırlık niteliğindedir. Bu ısınma egzersizini yapmak, bu modellerin uygulanışını ve CTR tahmini için değerlendirmelerini karşılaştırıp ayırt etmene yardımcı olacak.

Çalışma alanında, X ve y için eğitim ve test bölmeleri X için X_train, X_test, y içinse y_train, y_test olarak hazır. Unutma, X kullanıcı, cihaz ve site ayrıntılarını içeren üretilmiş özellikleri taşırken, y hedefi (ilanın tıklanıp tıklanmadığı) içerir. X zaten StandardScaler() kullanılarak ölçeklendirildi. Gelecekteki ilan CTR tahmin modellerinde kurulum benzer olacaktır.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Machine Learning kullanarak TOB tahmini

Kursa Göz Atın

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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)
Kodu Düzenle ve Çalıştır