Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Khởi động so sánh mô hình

Trong bài tập này, bạn sẽ chạy một so sánh cơ bản về bốn loại kết quả giữa MLP và Random Forest bằng cách dùng ma trận nhầm lẫn (confusion matrix). Đây là bước chuẩn bị cho phần phân tích tất cả các mô hình mà chúng ta đã học. Thực hiện bài khởi động này sẽ giúp bạn so sánh cách triển khai các mô hình và cách đánh giá chúng cho bài toán dự đoán CTR.

Trong workspace, chúng ta đã có các tập train và test cho X và y lần lượt là X_train, X_test cho X và y_train, y_test cho y. Hãy nhớ, X chứa các đặc trưng đã được tạo thêm (engineered features) với thông tin người dùng, thiết bị và trang, còn y là biến mục tiêu (quảng cáo có được nhấp hay không). X đã được chuẩn hóa bằng StandardScaler(). Với các mô hình dự đoán CTR cho quảng cáo về sau, phần thiết lập sẽ tương tự.

Bài tập này là một phần của khóa học

Dự đoán CTR với Machine Learning trong Python

Xem khóa học

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# 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)
Chỉnh sửa và Chạy Mã