1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Прогнозування CTR за допомогою машинного навчання в Python
Connected

Вправа

Розминка: порівняння моделей

У цій вправі ви виконаєте базове порівняння чотирьох категорій результатів між MLP і Random Forest, використовуючи матрицю неточностей. Це підготовка до аналізу всіх моделей, які ми розглядали. Виконавши цю розминку, ви зможете порівняти підходи до реалізації цих моделей та їх оцінювання для прогнозування CTR.

У робочому просторі підготовлено тренувальні й тестові розбиття для X та y: X_train, X_test для X і відповідно y_train, y_test для y. Пам'ятайте: X містить наші спроєктовані ознаки з інформацією про користувача, пристрій і сайт, а y містить ціль (чи було оголошення клікнуто). X уже масштабовано за допомогою StandardScaler(). Для майбутніх моделей прогнозування CTR оголошень налаштування буде аналогічним.

Інструкції 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Створіть модель Random Forest і модель MLP з одним прихованим шаром (використайте hidden_layer_sizes) на 10 одиниць та 40 максимальних ітерацій (використайте max_iter).
  • Перегляньте чотири категорії результатів через confusion_matrix(y_test, y_pred), щоб їх порівняти.