在 sklearn 中，大多數機器學習演算法的模型實作流程都相當一致。因此，把這個流程內化非常有幫助，因為整門課你都會用到。這個練習要你把模型實作所需的步驟排列成正確順序。
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你之所以來到這一頁，很可能是因為你點了某個連結。本章將帶你認識為什麼點擊率（CTR）對精準投放廣告至關重要、如何進行基本的 DataFrame 操作，以及如何使用機器學習模型來預測 CTR。
當前練習
本章將打好探索式資料分析（EDA）的基礎。你會用範例資料與 pandas 函式庫檢視欄位與資料型別、探索遺漏值，並利用雜湊法對類別型特徵進行特徵工程。這些步驟對於探索特徵、提升 CTR 預測的準確度都非常關鍵。
現在該更深入了。你會學到如何運用模型效能指標（包含 precision 與 recall）來回答真實情境的問題，例如評估廣告投放的投資報酬率（ROI）。你也會學到改進這些評估指標的方法，例如集成（ensemble）方法與超參數調校。
廣告活動的 CTR 會大幅影響獲利。本章將介紹如何運用深度學習來降低風險。你會聚焦於多層感知器（MLP）與神經網路模型，並學習如何用它們捕捉變數間的複雜關係，以更準確地預測 CTR。最後，你會探索如何將超參數調校與正規化的基本概念應用到分類模型。
