1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Phân tích dữ liệu Bayesian với Python
Connected

Bài tập

Tệ đến mức nào?

Bạn đã kết luận rằng với xác suất 98%, quảng cáo quần áo có tỷ lệ nhấp (click-through rate) cao hơn quảng cáo giày thể thao. Điều này gợi ý nên triển khai chiến dịch quần áo cho tệp khách hàng lớn hơn. Tuy nhiên, vẫn có 2% rủi ro rằng thực ra quảng cáo giày thể thao mới tốt hơn. Nếu đúng như vậy, nếu ta triển khai chiến dịch quần áo thì sẽ mất bao nhiêu lượt nhấp?

Câu trả lời chính là tổn thất kỳ vọng (expected loss): trung bình hậu nghiệm của chênh lệch giữa hai tỷ lệ nhấp, với điều kiện quảng cáo giày thể thao tốt hơn. Để tính, bạn chỉ cần lấy các phần tử trong chênh lệch hậu nghiệm mà khi đó tỷ lệ nhấp của giày thể thao cao hơn, rồi tính trung bình của chúng.

Chênh lệch hậu nghiệm giữa các tỷ lệ nhấp, diff, đã có sẵn trong không gian làm việc của bạn. Hãy xem mức rủi ro là bao nhiêu!

Hướng dẫn

100 XP
  • Cắt lát diff để chỉ lấy các trường hợp giá trị âm (tương ứng với việc tỷ lệ nhấp của giày thể thao cao hơn) và gán kết quả cho loss.
  • Tính giá trị trung bình của loss, gán vào expected_loss và in ra.