ПочатиПочніть безкоштовно

MLP для CTR

У цій вправі ви оціните точність (accuracy) і AUC ROC-кривої для базової моделі MLP на наборі даних про CTR реклами. Не забудьте стандартизувати ознаки перед поділом на тренувальну й тестову вибірки!

X доступний як DataFrame з ознаками, а y — як DataFrame з цільовими значеннями. Бібліотеки sklearn і pandas як pd також доступні у вашому середовищі.

Ця вправа є частиною курсу

Прогнозування CTR за допомогою машинного навчання в Python

Переглянути курс

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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)
Редагувати та запускати код