1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Dự đoán CTR với Machine Learning trong Python
Connected

Bài tập

So sánh các bộ phân loại

Bạn có thể chạy khung ROI trên nhiều bộ phân loại khác nhau để xem cách precision và recall cao hơn dẫn đến ROI cao hơn. Lưu ý rằng bộ phân loại baseline bạn đã tạo sẽ có tổng lợi nhuận và chi phí bằng 0 vì cả true positives tp và false positives fp đều bằng 0 theo thiết kế. Trong bài này, bạn sẽ dùng khung ROI để so sánh logistic regression và decision tree classifier.

X_train, y_train, X_test, y_test đã có sẵn trong môi trường của bạn cùng với pandas là pd, numpy là np. LogisticRegression() từ sklearn.linear_model cũng đã sẵn sàng.

Hướng dẫn 1/2

undefined XP
  • 1
    • Tạo một bộ phân loại logistic regression và sinh dự đoán trên tập kiểm tra.
    • Tính tổng lợi nhuận, tổng chi tiêu và ROI.
  • 2
    • Tạo một bộ phân loại cây quyết định và sinh dự đoán trên tập kiểm tra.
    • Tính tổng lợi nhuận, tổng chi phí và ROI.